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GitHub · Robbyant/lingbot-map↑ +372 hoy

Cree escenas tridimensionales a partir de datos en streaming

Lingbot-map es un modelo básico 3D de avance diseñado para reconstruir escenas a partir de datos en tiempo real. El proyecto optimiza los procesos de visualización mediante el procesamiento de datos ambientales complejos, gracias a su arquitectura desarrollada en lenguaje Python.

Actualizaciones

  • 13 de octubre de 2026: Estrellas 17,060 → 18,061.
  • 16 de septiembre de 2026: Estrellas 16,054 → 17,060.
  • 2 de agosto de 2026: Estrellas 8,439 → 16,054.

Qué aporta

  • Reconstrucción 3D estable de largas secuencias de vídeo
  • Soporte de inferencia de transmisión de baja latencia
  • Arquitectura de inteligencia artificial que puede procesar datos ambientales complejos

Instalación

Preparación del entorno y configuración básica.
conda create -n lingbot-map python=3.10 -y
conda activate lingbot-map
Instalación de las bibliotecas necesarias
pip install torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

Ejecución

Comenzando la escena de muestra
python demo.py --model_path /path/to/lingbot-map-long.pt \
    --image_folder example/courthouse --mask_sky

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Quiero crear una escena 3D a partir de datos en streaming usando LingBot-Map. Completé la instalación y mi archivo de modelo está listo. ¿Cómo puedo iniciar la interfaz de visualización en mi navegador local usando el comando requerido para ejecutar la instancia de Courthouse?

Repositorio: https://github.com/Robbyant/lingbot-map. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

Foundation ModelArtificial Intelligence
Para quién esEs adecuado para investigadores y desarrolladores interesados ​​en la visión por computadora 3D y el procesamiento de datos en streaming.
LicenciaApache-2.0

Enlaces

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