Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
根据一张图片估计场景在真实尺度下的几何,是一个能在浏览器里打开的 Gradio 演示。适合研究照片深度和形状的研究人员与开发者。
MoGe 2 是一款工具包,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download Ruicheng/MoGe-2 --repo-type space --local-dir MoGe-2 cd MoGe-2
MoGe 2 根据一张图片估计场景的形状,而且是按公制尺度,也就是以物理单位表示。这个 Space 是该模型的 Gradio 演示。你在浏览器里打开就能用,不用安装任何东西。来源只给了一行摘要,所以具体的输出要看页面上显示的内容。
它适合需要从普通照片得到深度或场景结构的计算机视觉研究人员和开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 计算机视觉 | 研究人员 | 在自己的图片上试用单张图像的几何估计 | 上传一张照片,查看估计出的几何 |
| 机器人 | 工程师 | 看看一帧相机画面能给出多少深度信息 | 测试机器人相机的一帧画面 |
| 图形与游戏 | 美术师 | 拿到一个粗略的场景结构作为起点 | 试一张示例图片,看看结果 |
| 软件 | 开发者 | 阅读模型是如何被包装成演示和软件包的 | 打开 app.py 和 moge 文件夹 |
如果你需要把多张照片融合成一个模型,可以跳过它,因为来源描述的是单张图像的估计。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 估计几何 | 研究人员 | 根据一张图片得到的几何估计 |
| 试用示例 | 新手 | 仓库里示例图片的结果 |
| 阅读代码 | 开发者 | 一个带有配置、基线和文档的软件包 |
在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本,你需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub hf download Ruicheng/MoGe-2 --repo-type space --local-dir MoGe-2 cd MoGe-2 pip install gradio==5.33.0 pip install -r requirements.txt python app.py
在线使用时,打开这个 Space 的页面,给它一张图片并运行。在自己的电脑上,用下面的命令启动应用,再使用它打开的页面。来源没有描述控件,所以请照着标签操作。
python app.py
你上传一张房间的照片并运行模型。这个 Space 会返回对房间几何的估计,供你查看。来源没有说它提供哪些视图或文件类型。
如果你是新手,先试仓库里的一张示例图片。然后再用一张你自己的照片,选场景清楚、光线好的。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 列出了两个检查点,一个带法线输出的 ViT-L 模型和一个更早的 ViT-L 模型。这个软件包的目标是从一张图像估计公制尺度的几何。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
来源很简短,所以没有描述准确度和限制。
根据一张图片估计场景在真实尺度下的几何,是一个能在浏览器里打开的 Gradio 演示。适合研究照片深度和形状的研究人员与开发者。
由 Ruicheng 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:MoGe 2 根据一张图片估计场景的形状,而且是按公制尺度,也就是以物理单位表示。这个 Space 是该模型的 Gradio 演示。你在浏览器里打开就能用,不用安装任何东西。来源只给了一行摘要,所以具体的输出要看页面上显示的内容。
适合谁:它适合需要从普通照片得到深度或场景结构的计算机视觉研究人员和开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
计算机视觉 | 研究人员 | 在自己的图片上试用单张图像的几何估计 | 上传一张照片,查看估计出的几何
机器人 | 工程师 | 看看一帧相机画面能给出多少深度信息 | 测试机器人相机的一帧画面
图形与游戏 | 美术师 | 拿到一个粗略的场景结构作为起点 | 试一张示例图片,看看结果
软件 | 开发者 | 阅读模型是如何被包装成演示和软件包的 | 打开 app.py 和 moge 文件夹
如果你需要把多张照片融合成一个模型,可以跳过它,因为来源描述的是单张图像的估计。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
估计几何 | 研究人员 | 根据一张图片得到的几何估计
试用示例 | 新手 | 仓库里示例图片的结果
阅读代码 | 开发者 | 一个带有配置、基线和文档的软件包
如何设置:在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本,你需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download Ruicheng/MoGe-2 --repo-type space --local-dir MoGe-2
cd MoGe-2
pip install gradio==5.33.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线使用时,打开这个 Space 的页面,给它一张图片并运行。在自己的电脑上,用下面的命令启动应用,再使用它打开的页面。来源没有描述控件,所以请照着标签操作。
python app.py
示例:你上传一张房间的照片并运行模型。这个 Space 会返回对房间几何的估计,供你查看。来源没有说它提供哪些视图或文件类型。
新手与专家:如果你是新手,先试仓库里的一张示例图片。然后再用一张你自己的照片,选场景清楚、光线好的。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 列出了两个检查点,一个带法线输出的 ViT-L 模型和一个更早的 ViT-L 模型。这个软件包的目标是从一张图像估计公制尺度的几何。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
你打开这个 Space 或运行 app.py
你给它一张图片
MoGe 模型估计几何
你查看结果
注意事项:来源很简短,所以没有描述准确度和限制。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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