Mətndən 3D AI modeli
Text-to-3D AI modeli nədir?
Text-to-3D AI Model mətn təsvirlərini və ya təlimatları üçölçülü (3D) vizual təsvirlərə və ya modellərə çevirən texnologiyadır. Bu süni intellekt modeli obyektləri, səhnələri və ya konsepsiyaları təsvir edə və onu müvafiq 3D modelə çevirə bilən mətn daxiletməsini qəbul edə bilər. O, təqdim olunan mətn əsasında 3D məzmun yaratmaq üçün qabaqcıl alqoritmlərdən istifadə edərək, təbii dil emalı (NLP) və kompüter qrafikasının kəsişməsində fəaliyyət göstərir.
| əlaqədar: 10-cü ildə 3+ Ən yaxşı AI 2023D Generatorları: Mətndən 3D-yə, Şəkildən 3D-yə, Videodan 3D-yə |
Text-to-3D AI Modelinin Anlanması
Text-to-3D AI Modelini anlamaq onun mətn məlumatlarını 3D forma və strukturlara necə şərh etdiyini və çevirdiyinin əsas mexanizmlərini dərk etməyi əhatə edir. Bu, NLP texnikaları, 3D modelləşdirmə və bu tapşırıq üçün istifadə olunan xüsusi model arxitekturası haqqında bilik tələb edir. Bu süni intellekt modelləri kompüter dəstəkli dizayn, virtual reallıq, oyun və memarlıq vizualizasiyası da daxil olmaqla müxtəlif sahələrdə tətbiqlər taparaq mətn təsvirləri və maddi 3D təsvirlər arasında qüsursuz tərcüməyə imkan verir.
Mətndən 3D-yə dünya
Müxtəlif platformalarda, imkanlar dünyasının kilidini açmağı vəd edən mətn təsvirlərindən və ya hətta tək şəkillərdən 3D modellərin yaradılması ilə bağlı çoxlu müzakirələr aparılır. Ancaq gəlin təbəqələri soyub səthin altında nə olduğunu araşdıraq.
Hər şeydən əvvəl, 3D-nin sadəcə mürəkkəb kosmik gəmilərin və ağılları qarışdıran simulyasiyaların yaşadığı bir aləm olmadığını qəbul etmək vacibdir; o, həm də gündəlik tətbiqlərin praktik dünyasında yaşayır. Özündə 3D şəbəkələrin, mürəkkəb şəbəkələrin yaradılmasını nəzərdə tutur defiəlavə manipulyasiya və qarşılıqlı əlaqəyə imkan verən 3D obyektin strukturu yoxdur. Hal-hazırda, mövcud tədqiqat sənədləri və layihələri, bir qədər sadə desək, mətn və ya vizual daxiletmənin alınmasını, müxtəlif bucaqlardan çoxsaylı şəkillərin yaradılmasını və sonra 3D-nin yenidən qurulması üçün fotoqrammetriyanın, hesablama sehrbazlığının və mövcud texnikaların birləşməsindən istifadə etməyi əhatə edən üsullar təklif edir. giriş məlumatlarından obyekt.
Bu yanaşmalar faktura keyfiyyətinin və dəqiqliyinin yaxşılaşdırılmasında əhəmiyyətli addımlar atsa da, hələ də davam edən davamlı problem var. Sual olaraq qalır, bu 3D modellərə niyə ehtiyacımız var? Onlar onlayn mağazalar üçün məhsul şəkillərinin fırlanması kimi praktik tətbiqlər tapsalar da, 3D faktura və detalların tam potensialından çox vaxt lazımi səviyyədə istifadə edilmir, nəticədə TikTok videoları və memlar dənizi yaranır.
Text-to-3D AI modelləri necə işləyir?
Text-to-3D AI modelləri mətn təsvirlərini üçölçülü (3D) təsvirlərə çevirmək potensialına görə diqqəti cəlb edir. Bəs bu proses necə gedir və qarşıda hansı çətinliklər var?
Prosesi üç əsas mərhələyə bölmək olar. Birincisi, süni intellekt modeli verilmiş verilənlər bazası əsasında müəyyən sinif və ya 3D obyekt növünü tanımaq üçün öyrədilir. Məlumat dəstini və xüsusiyyətləri təhlil edir defibu kateqoriyaya aid obyektlərin necə qurulduğunu anlamağa imkan verir. Bu addım süni intellektin gələcək 3D nəsli üçün təməl qoyur.
İkinci addım mövcud 3D modellərdən istinad kimi istifadə etməyi nəzərdə tutur. Bu modellər süni intellekt üçün şablon rolunu oynayır və ona oxşar atribut və strukturlara malik yeni 3D obyektlər yaratmağa imkan verir. Bu istinad əsaslı yanaşma generasiya prosesini asanlaşdırır və nəticədə ardıcıllığı qorumağa kömək edir.
Üçüncü addım bir az daha ixtisaslaşmışdır və ilk növbədə insan avatarları kimi kateqoriyalara aiddir. Burada süni intellekt 3D modellərin xüsusi siniflərinə, məsələn, müxtəlif başlıq növlərinə diqqət yetirir. 3D başlıqların əhəmiyyətli məlumat dəstini yaratmaq və onun üzərində AI-ni öyrətməklə, tərtibatçılar real 3D başlıqları səmərəli şəkildə yarada bilərlər. Bu yanaşma yüksək keyfiyyətli şəbəkələr əldə etsə də, dar obyektlər sinfi ilə məhdudlaşır.
Qeyd etmək vacibdir ki, bu texnologiya statik şəkil və ya video kimi son, cilalanmış nəticə vermir. Bunun əvəzinə, o, istehsaldan sonrakı dövrdə daha da dəqiqləşdirilə və ya istehsal boru kəmərində istifadə edilə bilən aralıq 3D aktiv yaradır. Bu çox yönlülük onu video oyunlar üçün 3D aktivlərin yaradılmasından tutmuş məzmun istehsalının sadələşdirilməsinə qədər müxtəlif tətbiqlər üçün dəyərli alətə çevirir.
Text-to-3D AI modellərinin vədinə baxmayaraq, hələ də aradan qaldırılmalı problemlər var. Əsas maneələrdən biri AI-nin effektiv şəkildə yarada biləcəyi obyektlərin kateqoriyalarını daraltmaq ehtiyacıdır. Bu diqqət olmadan süni intellekt üçün mənalı nəticələr çıxarmaq çətin olur.
Bundan əlavə, çoxlu 3D verilənlər bazası mövcuddur, lakin onların hamısı istehsaldan sonrakı istifadə üçün uyğun deyil. Çoxları praktik tətbiqlər üçün çox səs-küylü və ağırdır. Bu məsələ daha yaxşı süni intellekt modellərinin işlənib hazırlanmasını dəstəkləyə biləcək yüksək keyfiyyətli verilənlər bazası axtarışına təkan verdi.
Bundan əlavə, Text-to-3D modelləri yaratmaq aktivlər yaratmaq xüsusi tapşırıqlar və ya proqram təminatı üçün uyğun olan mürəkkəb prosesdir. Bu, çox vaxt xüsusi yanaşma tələb edir, çünki “parametrlər” və ya spesifikasiyalar müxtəlif tətbiqlər arasında əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir.
Text-to-3D inkişafı sahəsində bəzi üstünlük təşkil edən yanlış təsəvvürlərlə rastlaşmaq qeyri-adi deyil. Bir çox tərtibatçı üçün 3D konsepsiyası sadəcə olaraq çətin görünə bilər bulud xallardan. Üzlər, Kənarlar, Təpələr, UV, Tris/Quadlar və digər fundamental elementlər bəzən nəzərdən qaçırılır və anlamada boşluq yaradır. Bu, Alpha, Z-kanal və kompozisiya kimi daha mürəkkəb aspektlərə az əhəmiyyət verilməklə, görüntünün piksellər şəbəkəsindən başqa bir şey olmadığını düşünməyə bənzəyir. Bu sahədə görkəmli bir fiqur olan Dall-E 3 şəffaflıq və alfadan xəbərdardır, lakin təvazökarlıqla etiraf edir ki, alfa kanalı bir qədər müəmmalı olaraq qalır. Nəticə? cəhd edərkən Photoshop tərzi manevrlərin komik qarışığı fonları silin. Biz Text-to-3D inkişafının əsas əsaslarını işıqlandırmaq üçün bu yanlış təsəvvürləri araşdırırıq.
Text-to-3D AI Modeli haqqında Son Xəbərlər
- Google təqdim etdi TextMesh, təkmilləşdirən yeni mətndən 3D-yə metod Stable Diffusion-əsaslı mətndən 3D modelə nəsil. Bu üsul 2D girişindən çoxlu bucaq yaradır və 3D mesh yaratmaq üçün Neyral Radiance Fields (NeRF) yanaşmasından istifadə edir. TextMesh istifadəçi dostu çıxış, real 3D şəbəkələr təklif edir və yüksək doyma effektlərinin qarşısını alır. SDF çərçivəsi teksturanı təmizləyir, aydınlığı artırır və həddindən artıq doymanın qarşısını alır.
- Nvidia başladı Magic3D, mətn təsvirlərini 3D rəqəmsal modellərə çevirən mətndən 3D-yə məzmun yaradan proqramdır. Proqram 3D modellərin böyük verilənlər bazasında öyrədilmiş neyron şəbəkəsindən istifadə edir və tək 3D təsvirdən və ya bir sıra 2D şəkillərdən 2D modellər yarada bilər. O, istifadəçilərə 3D sintezini idarə etmək üçün yeni üsullar təklif edir və DreamFusion-dan iki dəfə tez yüksək keyfiyyətli 3D mesh modelləri istehsal edə bilir.
- Google adlı neyroşəbəkə hazırlayıb DreamFusion, əvvəlcədən hazırlanmış 3D mətndən təsvirə yayılması modelindən istifadə edərək mətn təsvirlərindən 2D modellər yarada bilər. Bu üsul geniş miqyaslı verilənlər toplusunun məhdudiyyətlərini və 3D məlumat arxitekturasını effektiv denoizə edir. DreamFusion təsadüfi başlatılmış 3D modeli optimallaşdırmaq üçün gradient enişindən istifadə edir, nəticədə yüksək dəqiqlikli görünüş, dərinlik və normallara malik 3D modellər əldə edilir. Sistem 3D məkanı kimi istənilən parametr məkanında nümunələri optimallaşdırmaq üçün Score Distillation Sampling (SDS) istifadə edir.
Text-to-3D AI Modeli haqqında ən son sosial paylaşımlar
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
