nvidia/simready-assets
No description provided for this repository.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#2 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Ngày
#3 Repository Của Ngày
🚀 Bộ asset 3D chuẩn công nghiệp từ NVIDIA – sẵn sàng cho mô phỏng thực tế cao
Hàng ngàn mô hình 3D, texture và vật liệu Omniverse Phong – ngay tại chỗ bạn cần.
nvidia/simready-assets là một dataset do NVIDIA phát hành, cung cấp các asset 3D chuẩn dùng cho mô phỏng, training môi trường ảo, robotics, autonomous vehicle simulation và các ứng dụng công nghệ thực tế cao khác. Mỗi asset đều được thiết kế để tích hợp liền mạch với NVIDIA Omniverse.
✨ Điểm nổi bật
- Omniverse Phong materials: Vật liệu chuẩn USD (Universal Scene Description), hỗ trợ render thời gian thực. - Đa dạng topology: Bao gồm polygon models, NURBS, CAD geometry – phù hợp nhiều pipeline khác nhau. - Texture đầy đủ: Kèm albedo, normal, roughness, metallic, AO – chất lượng AAA. - Tương thích Omniverse: Import trực tiếp vào Omniverse Kit apps hoặc connector từ Blender, Maya, Unreal Engine. - Phân loại rõ ràng: Các thư mục gồm robot, xe cộ, nhân vật, đồ gia dụng, nội thất – dễ tìm, dễ dùng. - Hỗ trợ mô phỏng thực tế: Asset được tối ưu để dùng trong Isaac Sim, DRIVE Sim và các nền tảng mô phỏng khác. - Cập nhật thường xuyên: NVIDIA liên tục bổ sung asset mới và cải tiến chất lượng.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không giống các bộ asset chung chung chỉ phục vụ render, simready-assets được thiết kế riêng để đáp ứng nhu cầu mô phỏng kỹ thuật – từ robot đến giao thông. Điều này giúp tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc chuẩn bị dữ liệu môi trường ảo. Dành cho các nhóm phát triển AI, ingenier, designer làm việc với Omniverse – đây là nguồn tài nguyên không thể thiếu để xây dựng môi trường ảo thật và training mô hình thực tế cao.
#3D #Simulation #Omniverse #NVIDIA #Dataset #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
This dataset contains images used in the documentation of HuggingFace's libraries. HF Team: Please make sure you optimize the assets before uploading them. My favorite tool for this is https://tinypng.com/.
Negative Embedding This is a Negative Embedding trained with Counterfeit. Please use it in the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder.It can be used with other models, but the effectiveness is not certain. Counterfeit-V2.0.safetensors AbyssOrangeMix2_sfw.safetensors anything-v4.0-pruned.safetensors
Negative Embedding / Textual Inversion Idea The idea behind this embedding was to somehow train the negative prompt as an embedding, thus unifying the basis of the negative prompt into one word or embedding. Side note: Embedding has proven to be very helpful for the generation of hands! :) Usage To use this embedding you have to download the file aswell as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder. Please put the embedding in… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Nerfgun3/bad_prompt.
GAIA dataset GAIA is a benchmark which aims at evaluating next-generation LLMs (LLMs with augmented capabilities due to added tooling, efficient prompting, access to search, etc). We added gating to prevent bots from scraping the dataset. Please do not reshare the validation or test set in a crawlable format. Data and leaderboard GAIA is made of more than 450 non-trivial question with an unambiguous answer, requiring different levels of tooling and autonomy to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/gaia-benchmark/GAIA.
Dataset Card for Car Images Dataset Dataset Description This dataset contains a collection of car images designed to support tasks such as image classification, car detection, and autonomous driving research. The images feature cars in various settings, including streets and other environments, captured to provide diverse training data for computer vision models. The dataset aims to enable the development and benchmarking of models that can: Identify… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/car-images.
Notice of DMCA Takedown Action We have received a DMCA takedown notice from The Pokémon Company International, Inc. In response to this action, we have taken down the dataset. We appreciate your understanding.
和谐历史档案馆数据集 - Banned Historical Archives Datasets 和谐历史档案馆数据集包含已录入 https://banned-historical-archives.github.io 和暂未未录入的原始文件。 目录结构 banned-historical-archives.github.io # 已录入该网站的原始数据，不定期从 github 仓库中同步 raw # 原始文件 config # 配置文件 todo # 存放暂未录入网站的文件 部分报纸和图片资料存放在单独的仓库: 名称 地址 状态 参考消息 https://huggingface.co/datasets/banned-historical-archives/ckxx 未录入 人民日报 https://huggingface.co/datasets/banned-historical-archives/rmrb 已精选重要的文章录入 文汇报… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/banned-historical-archives/banned-historical-archives.
malcolmrey's Various AI Model, Architecture & Research Repository Welcome to the central research and asset repository of malcolmrey. This repository hosts cutting-edge tools, custom architectures, RefMod latent adapter systems, video synthesis engines, training configurations, benchmark suites, cinematic scripts, and comprehensive educational guides spanning MiniMax-H3, FLUX.2 / Klein 9B, Qwen-Image 2.1, WAN 2.1, LTX-Video, Z-Image, SDXL, and Stable Diffusion. Much of the… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/malcolmrey/various.
Dataset Summary Open-MM-RL is a multimodal STEM reasoning dataset covering Physics, Mathematics, Biology, and Chemistry. It is designed for problems that require models to interpret visual information and combine it with step-by-step analytical reasoning. Explore the full Open-MM-RL dataset (3,000 tasks coming soon): https://go.turing.com/open-mm-rl Compared with existing multimodal reasoning benchmarks, Open-MM-RL broadens the evaluation setting beyond standard single-image… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/TuringEnterprises/Open-MM-RL.