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根據(jù)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表的預(yù)印本文章,InstantMesh是由騰訊PCGARC實(shí)驗(yàn)室和上海科技大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)的人工智能框架,能夠在僅需10秒的時(shí)間內(nèi),從單個(gè)2D圖像生成高質(zhì)量的3D網(wǎng)格。該開(kāi)源框架由多視圖擴(kuò)散模型和3D網(wǎng)格重建模型組成,通過(guò)使用不同角度合成的3D視圖來(lái)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的重建。這一技術(shù)有望顯著提升3D行業(yè)生產(chǎn)力,尤其在視頻游戲開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。
在許多3D場(chǎng)景捕獲中,由于網(wǎng)格重建失敗或者缺乏觀測(cè),例如,物體接觸區(qū)域或難以觸及的區(qū)域,場(chǎng)景中的某些部分經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)缺失的情況。谷歌和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了NeRFiller框架,可通過(guò)2D圖像來(lái)修復(fù)殘缺的3D場(chǎng)景,同時(shí)發(fā)現(xiàn)當(dāng)圖像形成2x2網(wǎng)格時(shí),會(huì)生成更多3D一致性的修復(fù)效果。為了優(yōu)化3D場(chǎng)景的幾何形態(tài),NeRFiller在室內(nèi)場(chǎng)景中可加入了相對(duì)深度的監(jiān)督,補(bǔ)全后預(yù)測(cè)深度,只對(duì)補(bǔ)全區(qū)域施加排序損失。
Adobe研究人員與澳大利亞國(guó)立大學(xué)的團(tuán)隊(duì)合作,成功開(kāi)發(fā)了一種突破性的人工智能模型,能夠在短短5秒內(nèi)將單一2D圖像轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的3D模型。這一突破性技術(shù)在他們的研究論文《LRM:單一圖像到3D的大型重建模型》中有詳細(xì)介紹,有望徹底改變游戲、動(dòng)畫(huà)、工業(yè)設(shè)計(jì)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。但他們表示,這項(xiàng)工作展示了基于大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的大型變壓器模型具有學(xué)習(xí)通用的3D重建能力的潛力。
英偉達(dá)的研究人員最近開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能系統(tǒng),可以從任何2D圖像中預(yù)測(cè)完整的 3D 模型。這一人工智能系統(tǒng)被稱為“DIB-R”,它可以拍攝任何2D物體的照片,例如一只鳥(niǎo)的圖像,并預(yù)測(cè)它在三維空間的模型。預(yù)測(cè)內(nèi)容包括光照、紋理和深度。研究小組希望,有一天該系統(tǒng)將使人工智能能夠只用幾毫秒的時(shí)間,就能用照片創(chuàng)造出完全沉浸式的3D世界。