AImodel3: Фото → 3D (прототип)(для людей работающих с 3D обьектами) Этот проект — практичный прототип пайплайна, который из одной фотографии пытается получить 3D-меш (GLB/OBJ). Важно: по одной фотографии получается только приближённая геометрия. Для точности обычно нужны несколько ракурсов / видео. Android (офлайн приложение) Если хотите формат приложения, в репозитории есть каркас в папке android/: Kotlin/Compose UI: выбор фото выбор объекта (клик/ROI) — каркас интерфейс Segmenter + StubSegmenter заготовка под SAM2 через ONNX Runtime (OnnxSam2Segmenter) См. android/README.md. Быстрый старт Создайте/активируйте виртуальное окружение (PyCharm делает это сам). Установите зависимости: pip install -r requirements.txt (Опционально, для реальной нейросети TripoSR) установите PyTorch CUDA и затем подготовьте TripoSR: # PyTorch (пример для CUDA 12.1) pip install --index-url Loading... download.pytorch.org torch torchvision torchaudio # Подготовка TripoSR (PortableGit + clone + deps) powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\setup_triposr.ps1 (Опционально, для более точной сегментации) поставьте SAM2: pip install sam2 Запуск: python -m aimodel3 --input path\to\photo.jpg --out outputs\mesh.glb --backend stub --backend stub — быстрый CPU-режим-заглушка (создаёт простой меш, чтобы проверить пайплайн). --backend triposr — single-image 3D через TripoSR (после setup_triposr.ps1). Выбор объекта (если на фото несколько предметов) Вариант A: выделить прямоугольник (ROI) python -m aimodel3 --input path\to\photo.jpg --out outputs\mesh.glb --backend triposr --select --segmentation grabcut SAM2 вместо grabcut: python -m aimodel3 --input path\to\photo.jpg --out outputs\mesh.glb --backend triposr --select --segmentation sam2 Вариант B: кликнуть по предмету (seed-точка) python -m aimodel3 --input path\to\photo.jpg --out outputs\mesh.glb --backend triposr --click --segmentation grabcut SAM2 вместо grabcut: python -m aimodel3 --input path\to\photo.jpg --out outputs\mesh.glb --backend triposr --click --segmentation sam2 (Если SAM2 не установлен или не настроен, используйте grabcut.) Выходные форматы *.glb (по умолчанию) *.obj Ограничения Невидимая сторона объекта дорисовывается моделью. Масштаб в метрах не гарантируется. Прозрачные/зеркальные/тонкие объекты — самые сложные. Структура aimodel3/ — приложение и CLI outputs/ — результаты (в .gitignore) .venv/ не хранится в git Loading... github.com