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xiangjuntang/JoVox-64 · Hugging Face - 이미지-to-3D 모델
xiangjuntang/JoVox-64 · Hugging Face - Image-to-3D
핵심 요약
이미지에서 3D 복셀 구조를 생성하는 JoVox 모델의 성능과 Trellis.2와의 비교 분석이 공유되었습니다.
- JoVox 모델 — 단일 이미지로 4³에서 64³까지의 복셀 구조를 생성하는 경량화된 흐름 매칭 프레임워크임.
- 성능 비교 — Trellis.2와 비교했을 때 전반적인 디테일과 생성 속도 면에서 다소 아쉬운 결과를 보임.
- 비용 분석 — RunPod A100 GPU 기준 Trellis.2 대비 처리 시간과 비용이 더 많이 소요됨.
- 추론 제공자 — 사용자가 해당 모델을 위한 추론 제공자(Inference Provider) 지원을 요청함.
huggingface.co
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**JoVox: 경량 복셀 생성을 위한 공동 계층적 플로우 매칭(Joint Hierarchical Flow Matching)**의 이미지 조건부 64³ 복셀 구조 생성기임. JoVox는 생성 과정을 가볍게 유지하면서 복셀의 공동 계층적 분포를 학습하는 이산 플로우 매칭 프레임워크야. 모델 하나가 이미지 한 장으로 4³ → 16³ → 64³까지 모든 레벨을 다 뽑아냄.
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arXiv : https://arxiv.org/abs/2611.10690
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GitHub : https://github.com/yuyujunjun/JoVox
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Project : https://xjtang.com/Jovox-page/ (스크린샷, 벤치마크 등 확인 가능)
