NVIDIA Lyra
Lyra는 NVIDIA가 공개한 생성형 3D 월드 모델 시리즈입니다. 단일 이미지나 비디오를 탐험 가능한 3D 일관성 장면으로 변환하며, 재현 가능한 연구, 빠른 프로토타이핑, 그리고 제어 가능한 장기 월드 생성용 GUI와 학습 코드를 제공합니다.
개요
저장소를 복제하고 환경 설정을 따라 Lyra 2.0 GUI를 실행해 생성된 월드를 샘플링하고 탐색하세요. 프로그래밍 방식 실행 시 제공된 추론 스크립트를 사용해 이미지나 비디오에서 3D/4D 장면을 재구성하고, 평가, 시각화 또는 시뮬레이션 파이프라인용 자산으로 내보낼 수 있습니다.
기능 소개
Lyra는 그래픽스 및 비전 연구자, 시뮬레이션 팀, 로보틱스 연구소, 데이터 효율적인 3D 장면 생성을 탐구하는 기술 아티스트에게 적합합니다. 또한 엔진 프로토타이핑과 콘텐츠 도구 개발자들이 사전 시각화, 레이아웃 연구, 합성 데이터 준비를 위해 탐색 가능한 장면이 필요할 때 유용합니다. 코드베이스가 재현성과 평가를 우선시하기 때문에, 장기 일관성 벤치마크를 수행하는 학계와 새로운 뷰 합성 및 월드 모델 연구를 위한 내부 기준선을 구축하는 실무자 모두에게 적합합니다.
- 장기적이고 3D 일관성 있는 카메라 움직임과 탐색이 가능한 3D 월드를 생성하세요.
- 단일 이미지나 비디오에서 3D 및 4D 장면을 재구성합니다.
- Lyra 2.0 GUI를 사용해 샘플링, 탐색, 미리보기, 결과 내보내기를 수행하세요.
- 피드포워드 추론 스크립트를 실행해 빠른 다중 뷰 생성과 배치 처리를 하세요.
- 제공된 지침, 설정, 재현 가능한 파이프라인으로 맞춤 영상에 대해 학습하세요.
주요 기능
대상 사용자
저장소를 복제하고 README에 안내된 환경 설정을 따라 시작하세요. 공개된 체크포인트를 다운로드하거나 제공된 지침과 설정 템플릿을 사용해 직접 학습할 수 있습니다. Lyra 2.0 GUI를 실행해 인터랙티브하게 월드를 샘플링하고 탐색하거나, 추론 스크립트를 실행해 이미지와 비디오를 배치 처리하세요. 시각화나 평가를 위해 결과를 내보내고, 학습 파이프라인을 사용해 도메인 영상에 맞춰 미세 조정할 수 있습니다. 재배포 전 모델별 라이선스 파일을 반드시 확인하세요. 권장 설정과 문제 해결 팁은 문서를 참고하세요.
Lyra는 일상 촬영을 탐험 가능한 월드로 바꾸면서 연구 워크플로우의 재현성을 유지합니다.
시작하기
Lyra는 피드포워드 효율성과 탐험 가능한 장기 3D 일관성을 결합한 점이 돋보이며, 재현성을 염두에 둔 코드베이스로 구성되어 있습니다. 실습형 GUI와 완전한 학습 스크립트 조합은 실험 속도를 높이고, 버전별 모델 라이선스는 사용 규칙을 명확히 합니다. 월드 모델 파이프라인, 데이터셋 부트스트래핑, 새로운 뷰 합성 연구를 진행하는 팀에게 Lyra는 신뢰할 수 있는 공개 벤치마크이자 실용적인 출발점입니다.
도구를 열고 핵심 제품 경험을 검토하세요.
계정을 만들거나 기존 워크스페이스에 접속하세요.
자신의 작업으로 속도, 품질, 적합성을 판단하세요.
최종 결정 전에 유사한 AI 도구를 확인하세요.
NVIDIA Lyra
NVIDIA 공간 인텔리전스 연구소는 3D 인식, 재구성, 생성형 월드 모델링 분야의 최첨단 기술을 발전시키고 있습니다. 연구팀은 재현성과 측정 가능한 진보를 중시하는 공개 연구 자산, 데이터셋, 코드베이스를 제공합니다. 그래픽스와 비전을 연결해 과학자와 개발자가 실용적이고 평가 준비가 된 도구를 활용할 수 있도록 지원합니다.
Project Lyra는 NVIDIA가 공개한 생성형 3D 월드 모델 연구 코드베이스입니다. Lyra 1.0은 비디오-디퓨전 자기 증류를 통해 단일 이미지나 비디오에서 피드포워드 방식의 3D 및 4D 장면 재구성을 선보였습니다. Lyra 2.0은 장기적이고 3D 일관성 있는 생성으로 탐험 가능한 월드를 확장하여, 장면별 최적화 없이 카메라 움직임과 장면 탐색을 가능하게 합니다. 이 저장소에는 두 버전의 공식 구현, 샘플링과 검사용 GUI, 보고된 결과를 재현하거나 맞춤 데이터셋에 모델을 적응시키기 위한 학습 코드가 포함되어 있습니다. 소스 코드는 Apache-2.0 라이선스 하에 공개되며, 모델 라이선스는 버전별로 정의됩니다. 실무자들은 Lyra를 사용해 사전 시각화, 연구 기준선, 데이터셋 부트스트래핑용 탐색 가능한 장면을 생성합니다. 이 프로젝트는 과학적 명확성에 중점을 두어 재현 가능한 스크립트, 문서화된 설정, 그리고 경로 전반에 걸친 3D 일관성과 시간적 안정성을 평가할 자산을 제공합니다. 다중 뷰 일관성 연구와 데이터셋, 학습 방식, 경로 길이 간의 통제된 비교를 위한 일관된 기준선을 제공합니다.
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