Nvidia stellte Magic3D vor, einen neuartigen Ersteller von Text-zu-3D-Inhalten
In Kürze
Nvidia bringt Magic3D auf den Markt, um Designern dabei zu helfen, 3D-Inhalte schneller zu erstellen
Nvidia hat angekündigt Magic3D, eine Software zur Erstellung von Text-zu-3D-Inhalten. Die Software verwandelt Textbeschreibungen von Objekten in dreidimensionale (3D) digitale Modelle. Die Software basiert auf einem neuronalen Netzwerk, das auf einem großen Datensatz von 3D-Modellen trainiert wurde. Es kann erzeugen 3D-Modelle aus einem einzelnen 2D-Bild oder einer Reihe von 2D-Bildern.
Magic3D ist ein neues Tool zur Erstellung von Text-zu-3D-Inhalten, das hochwertige 3D-Mesh-Modelle erstellt. Wir bieten Benutzern neue Möglichkeiten zur Steuerung der 3D-Synthese und eröffnen neue Wege für verschiedene kreative Anwendungen, indem wir Bildkonditionierungstechniken und einen prompt-basierten Bearbeitungsansatz kombinieren. Aus Texteingabeaufforderungen kann Magic3D texturierte 3D-Mesh-Modelle von höchster Qualität erzeugen. Es verwendet eine Grob-zu-Fein-Technik, um die 3D-Darstellung des Zielmaterials zu lernen, indem niedrig- und hochaufgelöste Diffusionsprioritäten kombiniert werden. Magic3D erstellt 3D-Inhalte doppelt so schnell wie DreamFusion und hat eine achtmal bessere Auflösungsüberwachung.
Entwickler können Teile der zugrunde liegenden Texteingabeaufforderung ändern, die das grobe Modell generiert haben, und dann die NeRF- und 3D-Mesh-Modelle feinabstimmen, um ein bearbeitetes hochauflösendes 3D-Mesh zu erzeugen.
Es kann die 3D-Modelle mit den bereitgestellten optimieren Eingabeaufforderungen und Feinabstimmung der Diffusion Modelle mit DreamBooth erhalten Eingabefotos für eine Subjektinstanz. Die 3D-Modelle können die Identität des Subjekts effektiv bewahren.
KI verwendet ein zweistufiges Grob-Fein-Optimierungssystem, um Text-zu-3D-Material schnell und von ausgezeichneter Qualität zu erzeugen. Im ersten Schritt wird eine Diffusion mit niedriger Auflösung verwendet, bevor ein grobes Modell erstellt wird, das wir dann mithilfe eines Hash-Gitters und einer spärlichen Beschleunigungsstruktur beschleunigen. In der zweiten Stufe verwendet das Modell ein texturiertes Netzmodell, das aus der groben neuronalen Darstellung initialisiert wird, um eine Optimierung mithilfe eines hochauflösenden Latent zu ermöglichen Diffusionsmodell in Verbindung mit einem effektiven differenzierbaren Renderer.
Mehr lesen:
Haftungsausschluss
Im Einklang mit der Richtlinien des Trust-ProjektsBitte beachten Sie, dass die auf dieser Seite bereitgestellten Informationen nicht als Rechts-, Steuer-, Anlage-, Finanz- oder sonstige Beratung gedacht sind und nicht als solche interpretiert werden sollten. Es ist wichtig, nur so viel zu investieren, wie Sie sich leisten können, zu verlieren, und im Zweifelsfall eine unabhängige Finanzberatung einzuholen. Für weitere Informationen empfehlen wir einen Blick auf die Allgemeinen Geschäftsbedingungen sowie die Hilfe- und Supportseiten des Herausgebers oder Werbetreibenden. MetaversePost ist einer genauen, unvoreingenommenen Berichterstattung verpflichtet, die Marktbedingungen können sich jedoch ohne Vorankündigung ändern.
Über den Autor
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
Weitere Artikel
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
