Inicio Proyectos TesserAct
TesserAct
Python

TesserAct

ICCV 2025 | TesserAct: Aprendizaje de Modelos de Mundo Embodidos en 4D

por UMass-Embodied-AGI · GitHub
Estrellas
Ramas
Licencia
Creado
Último commit
Categoría
Lenguaje
3d4dembodied-aiMITPython
Ver en GitHub
En palabras simples

Crea videos que simulan un entorno 4D utilizando imágenes e instrucciones de texto.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
TesserAct — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
402401
2026-07-202026-08-31
📈 Sigue TesserAct

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

ICCV 2025 | TesserAct: Aprendizaje de Modelos de Mundo Embodidos en 4D

TesserAct tiene 401 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 19 veces. TesserAct está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2025. TesserAct está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: 3d, 4d, embodied-ai, robotics.

Frequently asked questions

¿Qué es TesserAct?

ICCV 2025 | TesserAct: Aprendizaje de Modelos de Mundo Embodidos en 4D

¿TesserAct es de código abierto?

TesserAct es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿TesserAct es gratis?

Sí. TesserAct es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está TesserAct?

TesserAct está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito TesserAct?

TesserAct está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — TesserAct

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=umass-embodied-agi-tesseract)](https://olud.ai/project/umass-embodied-agi-tesseract.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.