Nvidia presentó Magic3D, un novedoso creador de contenido Text-to-3D
En Resumen
Nvidia lanza Magic3D para ayudar a los diseñadores a crear contenido 3D más rápido
Nvidia tiene anunció Magic3D, un software de creación de contenido de texto a 3D. El software convierte las descripciones de texto de los objetos en modelos digitales tridimensionales (3D). El software se basa en una red neuronal que ha sido entrenada en un gran conjunto de datos de modelos 3D. Puede generar Modelos 3D a partir de una sola imagen 2D o una serie de imágenes 2D.
Magic3D es una nueva herramienta de creación de contenido de texto a 3D que produce modelos de malla 3D de alta calidad. Brindamos a los usuarios nuevas formas de controlar la síntesis 3D, abriendo nuevos caminos a diversas aplicaciones creativas mediante la combinación de técnicas de acondicionamiento de imágenes y un enfoque de edición basado en indicaciones. A partir de indicaciones de entrada de texto, Magic3D puede producir modelos de malla con textura 3D de la más alta calidad. Hace uso de una técnica de grueso a fino para aprender la representación 3D del material de destino mediante la combinación de difusión previa de baja y alta resolución. Magic3D crea material 3D dos veces más rápido que DreamFusion y ocho veces mejor supervisión de resolución.
Los desarrolladores pueden modificar partes del mensaje de texto subyacente que generó el modelo aproximado y luego ajustar los modelos de malla NeRF y 3D para producir una malla 3D de alta resolución editada.
Puede optimizar los modelos 3D con el proporcionado indicaciones y afinar la difusión Modelos con DreamBooth recibieron fotografías de entrada para una instancia de sujeto. Los modelos 3D pueden preservar efectivamente la identidad del sujeto.
La IA utiliza un sistema de optimización de grueso a fino de dos etapas para producir material de texto a 3D que es rápido y de excelente calidad. En el primer paso, utiliza una difusión de baja resolución antes de producir un modelo aproximado, que luego aceleramos utilizando una cuadrícula hash y una estructura de aceleración dispersa. En la segunda etapa, el modelo emplea un modelo de malla texturizada que se inicializa a partir de la representación neuronal aproximada para permitir la optimización utilizando una matriz latente de alta resolución. modelo de difusión junto con un renderizador diferenciable efectivo.
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Sobre el Autor
Damir es el líder del equipo, gerente de producto y editor en Metaverse Post, que cubre temas como AI/ML, AGI, LLM, Metaverse y Web3-campos relacionados. Sus artículos atraen una audiencia masiva de más de un millón de usuarios cada mes. Parece ser un experto con 10 años de experiencia en SEO y marketing digital. Damir ha sido mencionado en Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto y otras publicaciones. Viaja entre los Emiratos Árabes Unidos, Turquía, Rusia y la CEI como nómada digital. Damir obtuvo una licenciatura en física, que él cree que le ha dado las habilidades de pensamiento crítico necesarias para tener éxito en el panorama siempre cambiante de Internet.
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