← Descobrir
GitHub · Robbyant/lingbot-map↑ +372 hoje

Crie cenas tridimensionais a partir de streaming de dados

Lingbot-map é um modelo básico 3D feed-forward projetado para reconstruir cenas a partir de dados de streaming. O projeto otimiza processos de visualização através do processamento de dados ambientais complexos, graças à sua arquitetura desenvolvida em linguagem Python.

Atualizações

  • 13 de outubro de 2026: Estrelas 17,060 → 18,061.
  • 16 de setembro de 2026: Estrelas 16,054 → 17,060.
  • 2 de agosto de 2026: Estrelas 8,439 → 16,054.

O que você ganha

  • Reconstrução 3D estável de longas sequências de vídeo
  • Suporte para inferência de streaming de baixa latência
  • Arquitetura de inteligência artificial que pode processar dados ambientais complexos

Instalação

Preparação do ambiente e configuração básica
conda create -n lingbot-map python=3.10 -y
conda activate lingbot-map
Instalando as bibliotecas necessárias
pip install torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

Execução

Iniciando a cena de amostra
python demo.py --model_path /path/to/lingbot-map-long.pt \
    --image_folder example/courthouse --mask_sky

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Quero criar uma cena 3D a partir de streaming de dados usando o LingBot-Map. Concluí a instalação e meu arquivo de modelo está pronto. Como posso iniciar a interface de visualização no meu navegador local usando o comando necessário para executar a instância do Courthouse?

Repositório: https://github.com/Robbyant/lingbot-map. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Termos relacionados do glossário

Foundation ModelArtificial Intelligence
Para quem éÉ adequado para pesquisadores e desenvolvedores interessados ​​em visão computacional 3D e processamento de dados de streaming.
LicençaApache-2.0

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-06-29: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.