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depthsplat

depthsplat est un projet de IA 3D open source, créé par cvg (cvg/depthsplat sur GitHub). Il compte 1 256 étoiles sur GitHub et 78 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 1er avril 2026.

Feed-forward 3D from images: Gaussian splatting meets depth.

💎 Pépite cachée★ 1,3 k étoiles⑂ 78 forksMITmis à jour avr. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
1 256
Forks
78
Licence
MIT
Dernière mise à jour sur GitHub
1er avril 2026
Catégorie
IA 3D
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Clarify your goal

    Decide what you want the project to do before installing anything.

  2. Clone the repo

    Grab the source and skim the README for setup requirements.

  3. Install and configure

    Install dependencies and add any API keys or settings it needs.

  4. Run your first task

    Launch it and follow the example workflow from the docs.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

High-quality rendering

Crisp, detailed 3D output from real data.

Fast inference

Optimized for practical generation times.

Research-backed

Implements peer-reviewed, published methods.

GPU accelerated

Uses your graphics card for heavy lifting.

Standard formats

Works with common 3D file formats.

Python API

Scriptable for pipelines and experiments.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/cvg/depthsplat.git
    cd depthsplat
  2. Step 2 — Install dependencies

    Create a virtual environment and install the requirements.

    python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Start the app or CLI and follow the README examples.

    python main.py --help
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

Who maintains depthsplat?

It is an open-source project at cvg/depthsplat with 78 forks. Check the repo’s contributors and recent commits to judge how active maintenance is.

Is depthsplat free to use?

Yes. It is MIT licensed, so you can use it commercially with attribution.

Do I need a GPU?

For generation, yes — a CUDA-capable GPU is strongly recommended; viewing works on most machines.

What input does it need?

Photos, multi-view images, or text prompts depending on the method.

Is this research code?

Some entries are official paper implementations — expect research-grade docs, not polished apps.

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