Python
Robbyant / lingbot-map
스트리밍 데이터에서 장면을 재구성하기 위한 피드포워드 3D 기반 모델
1.2K
86
2개월 전
이 프로젝트에 대해
Robbyant 님의 lingbot-map 프로젝트는 GitHub에서 1.2K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Python 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.
Language Breakdown
Python 93%JavaScript 2%Cuda 2%HTML 1%Shell 1%CSS 1%
🇰🇷 한국어 번역 README
캐시 히트LingBot-Map: 스트리밍 3D 재구성을 위한 기하학적 컨텍스트 변환기
Robbyant 팀
🗺️ LingBot-Map을 만나보세요! 우리는 스트리밍 3D 재구성을 위한 피드포워드 3D 기초 모델을 구축했습니다! 🏗️🌍
LingBot-Map은 다음에 중점을 두었습니다:
- 기하학적 컨텍스트 변환기: 앵커 컨텍스트, 포즈 참조 창, 트래젝토리 메모리를 통해 좌표 기반, 밀집 기하학적 단서, 장거리 드리프트 보정을 단일 스트리밍 프레임워크 내에서 구조적으로 통합합니다.
- 고효율 스트리밍 추론: 페이징된 KV 캐시 어텐션을 사용하는 피드포워드 아키텍처로, 518×378 해상도에서 10,000프레임이 넘는 긴 시퀀스에서도 약 20 FPS로 안정적인 추론을 가능하게 합니다.
- 최첨단 재구성: 기존의 스트리밍 및 반복 최적화 기반 접근 방식과 비교하여 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 보여줍니다.
📑 목차
확장하려면 클릭
- 📰 뉴스
- 📋 할 일
- ⚙️ 설치
- 📦 모델 다운로드
- 🚀 빠른 시작
- 🎬 인터랙티브 데모 (
demo.py)- 예제 씬 시도하기
- 키프레임 간격 스트리밍
- 창 기반 추론 (긴 시퀀스, >3000프레임용)
- 하늘 마스킹
- 시각화 옵션
- 성능 및 메모리
- 🎥 오프라인 렌더링 파이프라인 (
demo_render/batch_demo.py) - 📜 라이선스
- 📖 인용
- ✨ 감사의 글
📰 뉴스
- 2026-04-29 — 📹 장편 비디오 데모 출시. 매우 긴 비디오 예제 (~25,000프레임, 13-mi)
🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.
이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.
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