Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2😱1🎉1
⚡️ VGGT: превращает набор фотографий в геометрию 3D-сцены
Обычно реконструкция сцены требует отдельной связки для оценки камер, глубины и отслеживания точек. VGGT получает изображения и предсказывает всё это одной feed-forward моделью.
На вход можно подать один кадр, несколько снимков или сотни ракурсов. На выходе модель строит:
- внутренние и внешние параметры камер
- карты глубины
- плотные карты 3D-точек
- траектории выбранных точек между кадрами
Результаты можно экспортировать в формат COLMAP, дополнительно обработать через bundle adjustment и использовать в пайплайнах NeRF или Gaussian Splatting через
Запуск занимает несколько строк:
https://github.com/facebookresearch/vggt
Обычно реконструкция сцены требует отдельной связки для оценки камер, глубины и отслеживания точек. VGGT получает изображения и предсказывает всё это одной feed-forward моделью.
На вход можно подать один кадр, несколько снимков или сотни ракурсов. На выходе модель строит:
- внутренние и внешние параметры камер
- карты глубины
- плотные карты 3D-точек
- траектории выбранных точек между кадрами
Результаты можно экспортировать в формат COLMAP, дополнительно обработать через bundle adjustment и использовать в пайплайнах NeRF или Gaussian Splatting через
gsplat.Запуск занимает несколько строк:
model = VGGT.from_pretrained("facebook/VGGT-1B").to(device)
images = load_and_preprocess_images(image_names).to(device)
with torch.no_grad():
predictions = model(images)
https://github.com/facebookresearch/vggt
❤1👍1