allenai/objaverse-xl
Objaverse-XL "> Objaverse-XL is an open dataset of over 10 million 3D objects! With it, we train Zero123-XL, a foundation model for 3D, observing incredible 3D generalization abilities: 🧵👇 Scale Comparison Objaverse 1.0 was released back in December. It was a step in the right direction, but still relatively small with 800K objects. Objaverse-XL is over an order of magnitude larger and much more diverse! Unlocking Generalization… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/allenai/objaverse-xl.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#2 Repository Của Ngày
#8 Repository Của Ngày
🧊 Bộ dữ liệu 3D khổng lồ 10 triệu+ đối tượng — nền tảng cho mô hình 3D Zero123-XL
Hơn 10 triệu đối tượng 3D, đa dạng hơn 10x so với Objaverse 1.0, kèm xu hướng tỷ lệ lớn vượt trội.
Objaverse-XL là một bộ dữ liệu mở chứa hơn 10 triệu đối tượng 3D, phát triển bởi nhóm nghiên cứu AllenAI. Dựa trên bộ dữ liệu này, các nhà nghiên cứu đã huấn luyện Zero123-XL — một mô hình nền (foundation model) cho xử lý 3D, với khả năng tổng quát hóa 0-shot đáng kể, ngay cả trên các đầu vào như phác thảo, hoạt họa và hình ảnh con người.
✨ Điểm nổi bật
- Hơn 10 triệu đối tượng 3D: Tăng hơn 10 lần so với bản trướp Objaverse 1.0 (800K).
- Zero123-XL: Mô hình nền 3D được huấn luyện trên Objaverse-XL, cải thiện đáng kể khả năng tổng quát hóa.
- Tổng quát hóa 0-shot: Khả năng sinh khung mới từ phác thảo, hoạt họa và hình ảnh con người.
- Image → 3D: Hỗ trợ chuyển đổi hình ảnh sang 3D bằng DreamFusion và NeRF.
- Text → 3D: Kết hợp với mô hình text-to-image như SDXL để sinh 3D từ văn bản.
- Xu hướng tỷ lệ lớn: Chứng minh hiệu quả tăng hiệu năng khi mở rộng dữ liệu và mô hình.
- Bản quyền ODC-By: Dữ liệu được phép sử dụng mở, mỗi đối tượng tuân thuẫn giấy phép riêng.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không chỉ là sự mở rộng quy mô, Objaverse-XL còn khai thác tiềm năng của việc huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ để cải thiện đáng kể khả năng tổng quát hóa của mô hình 3D. Zero123-XL không chỉ vượt trội so với Zero123 gốc trong việc thực hiện 0-shot nhận dạng chế độ khung mới, mà còn mở rộng khả năng ứng dụng vào cả phác thảo, hoạt họa và cả hình ảnh thực tế của con người — mở ra nhiều khả thế cho ứng dụng thực tế trong lĩnh vực đồ họa máy tính và AI sinh nội dung.
#3D #MachineLearning #OpenDataset #Zero123XL #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Dataset Card for Wikimedia Wikipedia Dataset Summary Wikipedia dataset containing cleaned articles of all languages. The dataset is built from the Wikipedia dumps (https://dumps.wikimedia.org/) with one subset per language, each containing a single train split. Each example contains the content of one full Wikipedia article with cleaning to strip markdown and unwanted sections (references, etc.). All language subsets have already been processed for recent dump… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia.
📚 FineWeb-Edu 1.3 trillion tokens of the finest educational data the 🌐 web has to offer Paper: https://arxiv.org/abs/2406.17557 What is it? 📚 FineWeb-Edu dataset consists of 1.3T tokens and 5.4T tokens (FineWeb-Edu-score-2) of educational web pages filtered from 🍷 FineWeb dataset. This is the 1.3 trillion version. To enhance FineWeb's quality, we developed an educational quality classifier using annotations generated by LLama3-70B-Instruct. We… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-edu.
📀 Falcon RefinedWeb Falcon RefinedWeb is a massive English web dataset built by TII and released under an ODC-By 1.0 license. See the 📓 paper on arXiv for more details. RefinedWeb is built through stringent filtering and large-scale deduplication of CommonCrawl; we found models trained on RefinedWeb to achieve performance in-line or better than models trained on curated datasets, while only relying on web data. RefinedWeb is also "multimodal-friendly": it contains links and… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tiiuae/falcon-refinedweb.
Cosmopedia v0.1 Image generated by DALL-E, the prompt was generated by Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 Note: Cosmopedia v0.2 is available at smollm-corpus User: What do you think "Cosmopedia" could mean? Hint: in our case it's not related to cosmology. Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1: A possible meaning for "Cosmopedia" could be an encyclopedia or collection of information about different cultures, societies, and topics from around the world, emphasizing diversity and global… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/cosmopedia.
Infinity Instruct Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) [Paper][Code][🤗] The quality and scale of instruction data are crucial for model performance. Recently, open-source models have increasingly relied on fine-tuning datasets comprising millions of instances, necessitating both high quality and large scale. However, the open-source community has long been constrained by the high costs associated with building such extensive and high-quality instruction… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/BAAI/Infinity-Instruct.
🐋 The OpenOrca Dataset! 🐋 We are thrilled to announce the release of the OpenOrca dataset! This rich collection of augmented FLAN data aligns, as best as possible, with the distributions outlined in the Orca paper. It has been instrumental in generating high-performing model checkpoints and serves as a valuable resource for all NLP researchers and developers! Official Models Mistral-7B-OpenOrca Our latest model, the first 7B to score better overall than all… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca.
Dataset containing synthetically generated (by GPT-3.5 and GPT-4) short stories that only use a small vocabulary. Described in the following paper: https://arxiv.org/abs/2305.07759. The models referred to in the paper were trained on TinyStories-train.txt (the file tinystories-valid.txt can be used for validation loss). These models can be found on Huggingface, at roneneldan/TinyStories-1M/3M/8M/28M/33M/1Layer-21M. Additional resources: tinystories_all_data.tar.gz - contains a superset of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories.
Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.
Dataset Card for UltraChat 200k Dataset Description This is a heavily filtered version of the UltraChat dataset and was used to train Zephyr-7B-β, a state of the art 7b chat model. The original datasets consists of 1.4M dialogues generated by ChatGPT and spanning a wide range of topics. To create UltraChat 200k, we applied the following logic: Selection of a subset of data for faster supervised fine tuning. Truecasing of the dataset, as we observed around 5% of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k.