SAM 3D Body

Instalacja

pip install libreyolo

Instaluje to tylko adapter LibreYOLO. Sam SAM 3D Body nie jest dołączony, ponieważ jego licencja nie zezwala na tworzenie na jej podstawie własnego kodu LibreYOLO. Należy sklonować repozytorium źródłowe, samodzielnie zainstalować jego zależności, a następnie wskazać klon LibreYOLO.

git clone https://github.com/facebookresearch/sam-3d-bodypip install roma einops yacs omegaconf braceexpand pytorch-lightning timm

from libreyolo.models.sam3dbody import LibreSAM3DBody model = LibreSAM3DBody(    None,    size="d3",    sam_3d_body_path="/path/to/sam-3d-body",    device="cuda",)

Można też ustawić zmienną środowiskową SAM_3D_BODY_PATH zamiast przekazywać sam_3d_body_path przy każdym wywołaniu. Użytkownik, który nigdy nie tworzy tej rodziny, nigdy nie uruchamia importu ani nie styka się z SAM License. Ta rodzina nie jest podłączona do fabryki LibreYOLO() ani polecenia CLI libreyolo predict. LibreSAM3DBody jest jedynym punktem wejścia.

Predykcja

from libreyolo import SAMPLE_IMAGEfrom libreyolo.models.sam3dbody import LibreSAM3DBody # Ta rodzina nie jest zarejestrowana w fabryce LibreYOLO(), dlatego# tworzy się ją bezpośrednio. model_path=None uruchamia kontrolowane# pobieranie z Hugging Face. Ciąg jest natomiast traktowany jako# istniejąca ścieżka lokalnego checkpointu i nigdy nie jest pobierany automatycznie.# Inferencja wymaga urządzenia CUDA. Nie ma ścieżki CPU.model = LibreSAM3DBody(None, size="d3", device="cuda")result = model(SAMPLE_IMAGE, person_boxes=[[34, 12, 220, 400]]) meshes = result.meshesprint(meshes.vertices.shape)    # (N, V, 3), układ kamery, metryprint(meshes.joints3d.shape)    # (N, J, 3)

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGEfrom libreyolo.models.sam3dbody import LibreSAM3DBody # Nie ma skrótu w postaci nazwanego ciągu. Przekaż utworzony detektor# LibreYOLO, zwykły obiekt wywoływalny albo instancję PersonDetector.detector = LibreYOLO("LibreRFDETRn.pt")model = LibreSAM3DBody(None, size="d3", device="cuda") result = model(SAMPLE_IMAGE, person_detector=detector)

Dostęp do pobierania checkpointu jest kontrolowany. Wymaga zaakceptowania licencji Meta na stronie modelu Hugging Face i uwierzytelnienia przez hf auth login przed pierwszym pobraniem. Sama inferencja zawsze wymaga urządzenia CUDA. Estymator źródłowy przenosi batch na GPU bez sprawdzania, dlatego komputer bez GPU zgłasza błąd zamiast przełączać się na CPU. result.meshes jest elementem Meshes, wyrównanym wierszami z result.boxes (jeden wiersz na wykrytą osobę). vertices i joints3d mają wartości metryczne i zawierają już oszacowane przesunięcie kamery, joints2d podaje piksele oryginalnego obrazu, a obroty używają konwencji MHR, czyli kątów Eulera zamiast reprezentacji oś-kąt. Więcej informacji o źródłach, streamingu i obsłudze wyników zawiera strona predykcji.

Automatyczne pobieranie wymaga libreyolo[hf] i dostępu do modelu z ograniczonym dostępem. Lokalny checkpoint musi być sprawdzonym katalogiem snapshotu lub jego niezmienionym plikiem model.ckpt obok pasujących model_config.yaml i LICENSE. Ustalone hashe i zaakceptowane listy zasobów snapshotu odrzucają pliki przemianowane, zmienione, dowiązane lub dodatkowe. Zasoby MHR również mają ustalone wersje. Lokalny snapshot musi pozostać niezmieniony, gdy odczytuje go konstruktor projektu źródłowego.

Warianty

Dwa backbone współdzielą ten sam model ciała MHR. d3 używa enkodera DINOv3 ViT-H/16+, a h oryginalnego enkodera ViT-H.

Eksport

Eksport siatki ciała nie jest zaimplementowany. LibreYOLO nie zdefiniowało jeszcze kontraktu wyeksportowanego grafu dla zadania siatki, w tym sposobu reprezentowania układu parametrów MHR poza PyTorch.

Licencja

Cytowanie

@article{yang2026sam3dbody,
  title={SAM 3D Body: Robust Full-Body Human Mesh Recovery},
  author={Yang, Xitong and Kukreja, Devansh and Pinkus, Don and Sagar, Anushka and Fan, Taosha and Park, Jinhyung and Shin, Soyong and Cao, Jinkun and Liu, Jiawei and Ugrinovic, Nicolas and Feiszli, Matt and Malik, Jitendra and Dollar, Piotr and Kitani, Kris},
  journal={arXiv preprint arXiv:2602.15989},
  year={2026}
}