# LiTo

> Свет, тень и объём: нейросеть учится видеть мир как фотограф

LiTo — исследовательский метод токенизации поверхностных световых полей, совместно моделирующий геометрию объектов и вид-зависимый внешний вид. ICLR 2026.

- Категории: 3D, Opensource
- Работает из России: Да
- Сайт сервиса: https://github.com/apple/ml-lito
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/lito
- Обновлено: 2026-05-29

## Описание

LiTo — это исследовательский проект Apple, представленный на ICLR 2026, который решает одну из самых сложных задач в 3D-графике: как одновременно закодировать и геометрию объекта, и то, как он выглядит при разном освещении.


В основе лежит идея поверхностного светового поля. RGB-depth изображения — это, по сути, выборки из этого поля, и LiTo учится кодировать случайные подвыборки в компактный набор латентных векторов. В итоге геометрия и внешний вид объекта живут в едином 3D-латентном пространстве, а не хранятся раздельно.


Это позволяет воспроизводить эффекты, которые обычно теряются при 3D-реконструкции: зеркальные блики, отражения Френеля, поведение материала под сложным освещением. Сгенерированный объект не просто похож на исходное изображение — он согласован с его освещением и материалами.


Из одного изображения LiTo строит 3D-объект за 4.7 секунды на H100 (после torch compile). На macOS с Apple Silicon тот же процесс занимает около 160 секунд через MLX. Полная поддержка тренировки и всех инструментов — только на Linux с NVIDIA GPU.


Репозиторий включает предобученные модели токенизатора и image-to-3D генератора, интерактивное демо на FastAPI, ноутбук для работы с токенизатором, скрипты рендеринга через Blender 4.2 и разбивки датасетов Objaverse и ObjaverseXL. Токенизатор обучен на 2²⁰ входных точках и 8192 выходных токенах с 32-мерными признаками, но авторы отмечают, что он устойчиво работает и с другими значениями.


Код разбит на три пакета: lito с тренерами и определениями моделей, plibs с 3D-утилитами для работы с точечными облаками и рендеринга, и blender_rendering со скриптами для генерации RGBD-данных. Среда управляется через pixi с lock-файлом для воспроизводимой установки.

## Похожие сервисы в каталоге

- [SCAIL-2](https://ailibri.com/scail-2): SCAIL-2 — open-source модель для управляемой анимации персонажей с end-to-end кондиционированием. Поддерживает сложные движения без промежуточных представлений
- [MAMMA](https://ailibri.com/mamma): MAMMA — система захвата движений нескольких людей без маркеров. Точный 3D-анализ движения на основе видео. Код CVPR 2026.
- [tttLRM](https://ailibri.com/tttlrm): tttLRM - инструмент для 3D-реконструкции с длинным контекстом и авторегрессивным обучением во время тестирования. Поддерживает COLMAP данные.
- [GET3D (Nvidia)](https://ailibri.com/get3d-nvidia): Нейросеть NVIDIA для генерации 3D-объектов высокого качества из простых текстовых описаний с возможностью редактирования и использования в проектах.
- [Amica](https://ailibri.com/amica): Открытый интерфейс для интерактивного общения с 3D-персонажами через голосовой синтез и распознавание речи. Создавайте диалоги с AI-аватарами.
- [CADAM](https://ailibri.com/cadam): CADAM - веб-приложение с открытым исходным кодом для создания 3D-моделей из текста и изображений с помощью ИИ, экспорт в STL и SCAD форматы.

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com