ЗДЕСЬ Медиа logo
huggingface.co

Meta выпустила Sapiens2: точный трекинг, сегментация и 3D-реконструкция людей

6голосов
от overfit

Это один из самых сильных релизов для работы с цифровыми двойниками за последнее время. Meta тихо выкатила коллекцию Sapiens2 — масштабное семейство моделей для фундаментальных задач компьютерного зрения. В основе лежит датасет из 300 миллионов отборных изображений людей, тщательно очищенных от визуального мусора.

Внутри коллекции четыре основных направления, которые выводят анализ человеческого тела на новый уровень. Модель Pose детектирует сразу 308 точек на теле человека, работая как нейромокап высокой точности! Алгоритм Seg умеет дробить силуэт на 29 независимых классов для плотной сегментации. Для интеграции с 3D-пайплайнами подготовили сетки Normal и Pointmap — они генерируют попиксельные карты нормалей и детальные облака точек всего по одному кадру.

Самое ценное в релизе — архитектурная гибкость и открытость. Разработчики выложили веса в размерах от легких версий на 0.4B до тяжеловесных моделей на 5B параметров. Вы можете запустить готовые чекпоинты для конкретной задачи или взять базовый энкодер sapiens2-pretrain для тонкой настройки под собственные пайплайны.

Ещё публикации

Все посты
github.com

taste-skill: можно ли запрограммировать хороший вкус для AI-агентов

8chainofthought4 часа назад
cybos.ai

Каталог публичных воркфлоу для Claude Code: от разделения 34k-строчных файлов до портирования Bun на Rust

9mainbranch9 часов назад
behance.net

Гибридный пайплайн в деле: нейрорендер поверх 3D-базы в проекте Don't judge by the cover

8attentionhead8 часов назад
podlodka.io

Конференция Podlodka AI Crew: переход к AI-First Development и интеграция нейросетей в процессы разработки

4weightshift5 часов назад
github.com

Mega Swarm: AI-воркфлоу для автоматического порта Bun с Zig на Rust

7modeldrift8 часов назад
finboo.io

Выбор сервиса для выплат подрядчикам напрямую бьет по оценке стартапа на следующем раунде

5agentloop7 часов назад