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이 저장소는 SegmentAnything Model(SAM)을 이용한 추론 코드, 학습된 모델 체크포인트 다운로드 링크, 그리고 모델 사용법을 보여주는 예제 노트북을 제공합니다.

고밀도 벡터의 효율적인 유사도 검색 및 클러스터링을 위한 라이브러리.

Detectron2는 객체 검출, 세분화 및 기타 시각적 인식 작업을 위한 플랫폼입니다.

Audiocraft는 딥러닝을 이용한 오디오 처리 및 생성 라이브러리입니다. 최첨단 EnCodec 오디오 압축기/토크나이저와 함께 텍스트 및 멜로디 조건 지정을 지원하는 간단하고 제어 가능한 음악 생성 LM인 MusicGen을 제공합니다.

Meta Segment Anything Model 2(SAM 2) 추론 실행 코드, 학습된 모델 체크포인트 다운로드 링크, 모델 사용법을 보여주는 예제 노트북을 제공하는 저장소입니다.

[CVPR 2025 Best Paper Award] VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer

DINOv2 자기지도 학습 방식을 위한 PyTorch 코드 및 모델.

최첨단 음성 및 텍스트 번역을 위한 기초 모델

Meta Segment Anything Model 3(SAM 3) 추론 및 파인튜닝 실행 코드, 학습된 모델 체크포인트 다운로드 링크, 모델 사용법을 보여주는 예제 노트북을 제공하는 저장소

DINOv3용 참조 PyTorch 구현 및 모델

조합 가능한 구조를 지원하며, 해킹 가능하고 최적화된 Transformers 빌딩 블록입니다.

학술 문서용 Nougat Neural Optical Understanding 구현

PyTorch3D는 3D 데이터로 딥러닝을 하기 위한 FAIR의 재사용 가능한 컴포넌트 라이브러리입니다

모든 것을 연결하는 하나의 임베딩 공간, ImageBind

PySlowFast: 최신 비디오 모델 재현을 위한 FAIR의 비디오 이해 코드베이스

SAM 3D 객체

시계열 데이터를 분석하기 위한 경량화되고 사용하기 쉬우며 일반화 및 확장 가능한 프레임워크인 Kats는 주요 통계 및 특성 이해부터 변화점 및 이상 감지, 미래 트렌드 예측에 이르기까지 시계열 분석을 수행합니다.

Facebook AI Research(FAIR)에서 개발한 비전 및 언어 멀티모달 연구를 위한 모듈형 프레임워크

인간의 작업을 위한 고해상도 모델

MoCo의 PyTorch 구현체: https://arxiv.org/abs/1911.05722

오디오, 이미지, 텍스트, 비디오를 위한 데이터 증강 라이브러리.

CoTracker는 비디오 상의 모든 포인트(픽셀)를 추적하기 위한 모델입니다.

Meta Lingua: LLM 연구를 위한 가볍고 효율적이며 수정하기 쉬운 코드베이스.

연속형 및 이산형 flow matching 알고리즘 구현을 위한 PyTorch 라이브러리입니다. 텍스트 및 이미지 모달리티 모두에 대한 실용적인 예제를 포함합니다.

비디오 기반 VJEPA2 자기 지도 학습을 위한 PyTorch 코드 및 모델

기울기 없는 최적화(gradient-free optimization)를 수행하기 위한 파이썬 툴박스

[CVPR 2026 Oral] VGGT Omega

비디오 기반 자기 지도 학습을 위한 V-JEPA의 PyTorch 코드 및 모델

딥러닝 추천 모델(DLRM) 구현체

모노 24 kHz 및 스테레오 48 kHz 오디오를 모두 지원하는 최첨단 딥러닝 기반 오디오 코덱

체화된 인공지능(Embodied AI) 연구를 위한 유연하고 고성능인 3D 시뮬레이터

추론 시스템(강화학습, 콘텍스트 밴딧 등)을 위한 플랫폼

MapAnything: 범용 피드포워드 미트릭 3D 재구성

이 저장소는 Meta Segment Anything Audio Model(SAM-Audio)로 추론을 실행하기 위한 코드, 학습된 모델 체크포인트를 다운로드하기 위한 링크, 그리고 모델 사용법을 보여주는 예제 노트북을 제공합니다.

비디오 이해 연구를 위한 딥러닝 라이브러리

이 저장소는 SAM 3D Body Model (3DB) 추론 실행 코드를 제공하며, 학습된 모델 체크포인트 및 데이터셋 다운로드 링크, 그리고 모델 사용법을 보여주는 예제 노트북을 포함합니다.

이 저장소에는 뇌 반응 예측을 위한 멀티모달 모델인 TRIBE v2를 학습하고 평가하기 위한 코드가 포함되어 있습니다.

다양한 작업과 환경에서 체화된 AI 에이전트를 학습시키기 위한 모듈식 고수준 라이브러리.

Meta의 응용 강화학습 팀이 제공하는 프로덕션 수준의 강화학습 AI 에이전트 라이브러리.

1600개 이상의 언어를 지원하는 다국어 오픈 소스 음성 인식(Omnilingual ASR) 프로젝트

모든 계산 가능한 작업에 대해 최적화할 수 있는 자기 참조형 자기 개선 에이전트

대규모 컨셉 모델: 문장 표현 공간에서의 언어 모델링

최첨단 이미지 및 비디오 CLIP, 멀티모달 대형 언어 모델 등

PyTorch의 스케줄 프리 최적화(Schedule-Free Optimization)

FAIR 컴퓨터 비전 팀의 다양한 연구 프로젝트에서 공유하는 공통 코드 모음

화학을 위한 FAIR Chemistry의 머신러닝 메서드 라이브러리

신경망을 활용한 AI 기반 캐릭터 애니메이션용 Python 프레임워크.

BLT 연구 논문용 코드

미분 가능한 비선형 최적화를 위한 라이브러리

"Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision" 논문의 코드 공개

NeurIPS 2025 Spotlight; ICLR 2024 Spotlight; CVPR 2024; EMNLP 2024

TorchMultimodal은 대규모로 최첨단 멀티모달 멀티태스크 모델을 학습시키기 위한 PyTorch 라이브러리입니다.

연속 잠재 공간에서 추론하도록 대규모 언어 모델 학습

온디바이스 사용 사례를 위해 10억 개 미만 파라미터 언어 모델을 최적화하는 MobileLLM. ICML 2024 발표.

VGGSfM: Visual Geometry Grounded Deep Structure From Motion

3D 데이터셋의 희귀 객체

https://arxiv.org/abs/1906.05797에 게시된 Replica Dataset v1.

로보티스트를 위한 모바일 조작 연구 도구

Common Objects In 3D 데이터셋을 위한 도구입니다.

Bun + Flashlight 기반의 JavaScript 및 TypeScript용 고속 미분 가능 텐서 라이브러리

Mesh R-CNN 코드 (ICCV 2019)

FAIR 시퀀스 모델링 툴킷 2

Hiera: 빠르고 강력하며 단순한 계층형 Vision Transformer.

"Cut and Learn for Unsupervised Object Detection and Instance Segmentation" 및 "VideoCutLER: Surprisingly Simple Unsupervised Video Instance Segmentation" 코드 릴리스

[CVPR 2025] "EdgeTAM: On-Device Track Anything Model"의 공식 PyTorch 구현체

'Spirit-LM Interleaved Spoken and Written Language Model' 논문을 위한 추론 코드

체화된 에이전트 구축을 위한 모듈식 체화된 에이전트 아키텍처 및 플랫폼

10억 개의 인간 이미지를 사전 학습한 1K 해상도 비전 트랜스포머

모바일 비전 모델 및 코드

합성곱 인코더, transformer, 그리고 문자 수준 언어 모델을 사용하여 MEG 및 EEG 뇌 记录에서 타이핑된 문장을 비침습적으로 디코딩

언어 모델이 처음부터 프로그램을 다시 구축할 수 있을까요?

SONAR, 다국어 및 다중 모달 고정 크기 문장 임베딩 공간으로, 음성 및 텍스트 인코더와 디코더 제품군을 포함

추론 도구, 재현성 및 문서를 포함한 Code World Model (CWM)용 연구 코드 아티팩트

ShapeR 연구 논문을 위한 코드

projectaria_tools는 Project Aria 데이터와 상호작용하기 위한 C++/Python 오픈소스 툴킷입니다.

Momentum Human Rig은 Meta에서 개발한 해부학 기반의 파라메트릭 전신 디지털 휴먼 모델입니다. 다음을 포함합니다: 파라메트릭 신체 골격 모델; 디테일 레벨에 따라 골격에 스킨 처리된 사실적인 3D 메시; 신체 블렌드셰이프 및 포즈 교정 모델; 안면 블렌드셰이프 모델. CG 및 CV 커뮤니티 모두에게 친화적인 디자인입니다.

MADGRAD 최적화 방법

Meta의 컴퓨터 비전(CV) 및 증강 현실(AR) 애플리케이션을 위한 사내 프레임워크 Ocean. 플랫폼 독립적이며 주로 C/C++로 구현됨

[CVPR'25 Highlight] Sonata: 신뢰할 수 있는 포인트 표현을 위한 자기지도 학습 공식 저장소

다양한 전신 작업을 위해 가상 물리 기반 휴머노이드 에이전트를 제어하는 최초의 행동 기반 파운데이션 모델

Facebook AI Research의 코드 생성 프로젝트 참조 구현. 데이터셋 생성부터 모델 학습 및 평가까지 코드에 머신러닝을 적용하기 위한 범용 툴킷. 사전 학습된 모델 포함.

AI 생성 음성 오디오를 위한 로컬라이즈드 워터마킹, 강력한 견고성과 빠른 탐지 성능 제공

balance 파이썬 패키지는 편향된 데이터 샘플을 다루고 관심 대상 모수를 추론할 때 유용한 간단한 워크플로우와 메서드를 제공합니다.

JEPA(Joint Embedding Predictive Architectures)의 커뮤니티 예제를 제공하기 위해 설계된 오픈 소스 라이브러리입니다. 이미지, 비디오, 행동 조건부 비디오로부터 표현을 학습하고 JEPA 기반 모델을 사용하여 계획을 세우기 위한 코드와 예제를 포함하고 있습니다.

개방적이고 효율적인 동영상 및 이미지 워터마킹

음성, 음악 및 사운드를 위한 통합 자동 품질 평가 도구

Tuna-2 공식 구현: 통합 이해 및 생성을 위한 픽셀 임베딩 기반 비전 인코더

[NeurIPS'25] "SWE-RL: 오픈 소프트웨어 진화를 통한 강화 학습으로 LLM 추론 발전"을 위한 공식 코드베이스

Efficient Universal Perception Encoder: 여러 작업 도메인에서 전문 모델과 대등하거나 능가하는 범용 온디바이스 비전 인코더

SiLK(Simple Learned Keypoint)는 자기지도 학습 기반의 딥러닝 키포인트 모델입니다.

CVPR 2025 논문 Navigation World Models의 공식 코드

BenchMARL은 다중 에이전트 강화학습(MARL) 벤치마킹 라이브러리입니다. 재현성과 표준화라는 두 가지 핵심 원칙을 바탕으로 다양한 MARL 알고리즘, 태스크, 모델을 신속하게 비교할 수 있습니다.

Pippo: 단일 이미지에서 고해상도 다중 뷰 사람 생성

Ego4d 데이터셋 저장소. 데이터셋 다운로드, 시각화, 특징 추출 및 예제 사용법 제공

AI 연구 에이전트 진전을 위한 새로운 프레임워크 및 벤치마크, MLGym

Boxer 연구 논문 코드

Meta Reality Labs의 MV-DUSt3R+ 오픈소스 구현: 2초 만에 희소 뷰에서 단일 단계 장면 재구성

최적화 알고리즘 연구 및 개발용

OrienterNet Visual Localization in 2D Public Maps with Neural Matching 논문 소스 코드

논문 "Atlas Few-shot Learning with Retrieval Augmented Language Models" 지원을 위한 코드 저장소

PyTorch 트레이스를 분석하기 위한 라이브러리

Meta Agents Research Environments는 동적이고 현실적인 시나리오에서 AI 에이전트를 평가하기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 정적 벤치마크와 달리, 이 플랫폼은 새로운 정보가 제공됨에 따라 에이전트가 전략을 조정해야 하는 진화하는 환경을 도입하여 실제 환경의 도전 과제를 반영합니다.

범용 물리 기반 리타겟팅 프레임워크

SGD, Adam 및 AdaGrad를 위한 D-Adaptation

논문 The Stable Signature Rooting Watermarks in Latent Diffusion Models의 공식 구현

학습 데이터 없이 스스로 진화하는 Dr. Zero 검색 에이전트

오픈소스 스트리밍 고충실도 신경 오디오 코덱

Weiyu Li, Antoine Toisoul, Tom Monnier, Roman Shapovalov, Rakesh Ranjan, Ping Tan 및 Andrea Vedaldi의 CVPR 2026 논문 MeshFlow: MeshVAE와 Flow 기반 Diffusion Transformer를 통한 효율적인 예술적 메쉬 생성 저장소

체화된 AI(EAI)를 위한 시각적 파운데이션 모델의 가장 크고 포괄적인 실증 연구 저장소