nas3r
カメラ姿勢や事前の3Dデータなしで、画像から3Dシーンを自己教師ありで再構成する手法の研究用コードです。CVPR 2026論文に付随します。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス: MIT
概要
NAS3RはCVPR 2026の論文に対応する研究用コードで、通常の画像から3Dシーンを再構成します。正解ラベルや事前学習済みの事前知識を使わず、3D形状とカメラパラメータを同時に学習する自己教師ありのフィードフォワード型フレームワークです。導入手順、Hugging Faceのチェックポイント、データセットや実行方法の説明がPythonとPyTorchで提供されています。
主な特長
- 3D形状とカメラパラメータを同時に学習
- 正解ラベルも事前学習の事前知識も不要
- 2視点と多視点のチェックポイントを公開
- 一部のモデルはカメラ内部パラメータを入力可能
- VGGT系とMASt3R風の構成を用意
こんな人・用途に
カメラ姿勢なしの3D再構成や新規視点合成を研究し、論文の再現や発展を目指す人向けです。CUDA対応のPyTorch環境が前提です。
- アップストリーム
- ranrhuang/NAS3R
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/nas3r
- アップストリームのスター数
- 121
- カテゴリ
- 金融・データ・リサーチ
- 言語
- Python
- ライセンス
- MIT
- フォーク日
- 2026-05-03
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-10-19
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