CRM Convolutional Reconstruction Model

O CRM é uma referência útil de reconstrução local para desenvolvedores que querem examinar cada etapa, das seis vistas geradas à malha com textura. O fluxo pela linha de comando salva as vistas e os mapas de coordenadas e exporta um pacote OBJ com textura UV. A demonstração hospedada usa cores de vértices, então as comparações de aparência e tempo de execução precisam usar a mesma modalidade de saída. A pilha CUDA/PyTorch mais antiga aumenta o trabalho de configuração, e um personagem de jogo adulto ainda precisa de verificações de topologia, limpeza e rigging antes de ser animado. Também há um obstáculo concreto para o uso em produção: a dependência obrigatória nvdiffrast é restrita a pesquisa e avaliação pela licença da NVIDIA. O CRM faz mais sentido para estudar reconstrução do que para iniciar um pipeline comercial de personagens com as dependências padrão.

Uso comercial & licença

O código do CRM tem licença MIT, e a ficha dos pesos é identificada como MIT. Para quem não faz parte da NVIDIA ou de suas afiliadas, a dependência obrigatória nvdiffrast limita o uso a pesquisa e avaliação não comerciais; o código de geometria derivado do GET3D também mantém os avisos da NVIDIA. A indicação MIT do CRM não libera o pipeline padrão para produção comercial. Verifique separadamente a compatibilidade dos termos dos checkpoints e das dependências de origem.

Regras sobre conteúdo adulto

A licença MIT não concede direitos sobre imagens de referência nem sobre a aparência das pessoas retratadas. As fichas dos pesos dos modelos de origem ImageDream/MVDream trazem indicações OpenRAIL e alertam contra imagens perturbadoras ou ofensivas; verifique a compatibilidade desses termos com a indicação MIT dos pesos do CRM antes do uso para conteúdo adulto. O renderizador padrão é exclusivo para pesquisa e avaliação. O acesso hospedado, a cobrança e os termos de conteúdo não foram verificados; não está estabelecida uma permissão geral para conteúdo adulto.

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O que você precisa

A configuração documentada usa Python 3.9, PyTorch 1.13.0 com CUDA 11.7, Kaolin 0.14.0, xformers e nvdiffrast. É necessário um ambiente NVIDIA/CUDA; a configuração e a quantidade mínima de VRAM não foram testadas.

Os níveis são recomendações para a tarefa descrita, com base na documentação analisada. Os níveis dos modelos abrangem desenvolvimento sem conteúdo sexual explícito. Não realizamos benchmarks práticos. Verifique separadamente as políticas de conteúdo e os termos comerciais. Como os níveis funcionam →