Nvidia представи Magic3D, нов създател на Text-to-3D съдържание
Накратко
Nvidia пуска Magic3D, за да помогне на дизайнерите да създават по-бързо 3D съдържание
Nvidia има оповестен Magic3D, софтуер за създаване на текст към 3D съдържание. Софтуерът превръща текстовите описания на обекти в триизмерни (3D) цифрови модели. Софтуерът е базиран на невронна мрежа, която е обучена на голям набор от данни от 3D модели. То може генерира 3D модели от едно 2D изображение или серия от 2D изображения.
Magic3D е нов инструмент за създаване на текст към 3D съдържание, който създава висококачествени 3D мрежести модели. Предоставяме на потребителите нови начини за контрол на 3D синтеза, откривайки нови пътища за различни творчески приложения чрез комбиниране на техники за кондициониране на изображението и подход за редактиране, базиран на бърза информация. От подкани за въвеждане на текст, Magic3D може да създаде 3D текстурирани мрежести модели с най-високо качество. Той използва техника от грубо към фино, за да научи 3D представянето на целевия материал чрез комбиниране на предишни дифузионни данни с ниска и висока разделителна способност. Magic3D създава 3D неща два пъти по-бързо от DreamFusion и осем пъти по-добро наблюдение на резолюцията.
Разработчиците могат да променят части от основната текстова подкана, която е генерирала грубия модел, след което да настроят фино моделите NeRF и 3D мрежа, за да създадат редактирана 3D мрежа с висока разделителна способност.
Може да оптимизира 3D моделите с предоставените подкани и фина настройка на дифузията модели с DreamBooth, дадени входни снимки за предметен екземпляр. 3D моделите могат ефективно да запазят самоличността на обекта.
AI използва двустепенна система за оптимизация от грубо към фино, за да създаде текст към 3D материал, който е едновременно бърз и с отлично качество. В първата стъпка той използва дифузия с ниска разделителна способност, преди да произведе груб модел, който след това ускоряваме с помощта на хеш решетка и рядка структура на ускорение. Във втория етап моделът използва текстуриран мрежест модел, който се инициализира от грубото невронно представяне, за да позволи оптимизиране с помощта на латентна висока разделителна способност дифузионен модел във връзка с ефективен диференцируем рендър.
Чети повече:
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
