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Adobe的Long-LRM3D与Mamba架构：突破性3D场景重建技术
Adobe 通过最新的 Long-LRM3D 和 Mamba 架构，实现了从多图像高效还原大型 3D 场景的突破。结合 mEMBEM 和 Transformer 技术，Mamba 架构能够处理大量 token，并在 token 合并与高斯剪枝的支持下达到了质量与效率的完美平衡。Long-LRM3D 利用仅 32 张照片在 1.3 秒内实现高精度 3D 重建，为大规模场景重建提供了高效、逼真的解决方案。
Mamba 架构的核心优势
- 多图像输入处理：Mamba 架构可轻松处理大量 token，在大型 3D 场景重建中表现尤为出色。
- 高效的 Token 合并：通过 token 合并提升数据处理效率，使其在不损失质量的情况下实现实时处理。
- 高斯剪枝优化：平衡重建精度与速度，确保结果既有高质量的视觉效果，也具备较快的计算速度。
适用场景与应用前景
Long-LRM3D 的创新设计极具实用价值，尤其适用于游戏、影视等需要高质量 3D 场景的领域。它不仅能在图像输入受限的情况下快速重建逼真场景，还能满足用户对视觉真实性的更高要求。
更多详情请见：LLRM 项目
- Author:AI博士Charlii
- URL:https://www.charliiai.com//%E6%9C%80%E6%96%B0%E8%B5%84%E8%AE%AF/Long-LRM3D
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