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ml-hugs

ml-hugs ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie 3D-KI von apple-aiml-research (apple-aiml-research/ml-hugs auf GitHub). Es hat 412 Sterne auf GitHub und 53 Forks, wird unter der Lizenz NOASSERTION veröffentlicht und wurde zuletzt am 11. September 2026 auf GitHub aktualisiert.

The official code for HUGS: Human Gaussian Splats (CVPR 2024)

💎 Geheimtipp★ 412 Sterne⑂ 53 ForksNOASSERTIONaktualisiert Sep 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
412
Forks
53
Lizenz
NOASSERTION
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
11. September 2026
Kategorie
3D-KI
Eintragstyp
Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Get the code

    Clone apple-aiml-research/ml-hugs and move into the project folder.

  2. Install dependencies

    Install the Python requirements with pip — a virtual environment keeps things clean.

  3. Prepare inputs

    Gather the images or data the model expects.

  4. Run reconstruction

    Launch training or inference and inspect the 3D output.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Gaussian Splatting

3D scenes via Gaussian splatting.

Neural Rendering

Neural rendering.

Written in Python

Python codebase — approachable for contributors.

License unclear

No license was asserted in the metadata — check the repo before using it.

Open development

Public repo — issues and pull requests are welcome.

Community-driven

Fork it and make it your own.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/apple-aiml-research/ml-hugs.git
    cd ml-hugs
  2. Step 2 — Install dependencies

    Set up what the project needs to run.

    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Start the app — the README has the exact command and flags.

    python main.py  # entrypoint varies — check the README
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

What license is it under?

No license was asserted in the metadata — check the repo before using it.

How hard is it to install?

Clone the repo and pip-install the requirements — the README covers the exact steps.

Where do I get help?

The GitHub repo's issues and discussions are the main support channel.

Is the project still maintained?

Last pushed 2026-09-11 with 53 forks. Skim recent commits to gauge momentum before relying on it.

Can I contribute?

Yes — it is open source, so issues and pull requests are welcome.

// weiter entdecken

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