Nvidia a dévoilé Magic3D, un nouveau créateur de contenu Text-to-3D
En bref
Nvidia lance Magic3D pour aider les concepteurs à créer du contenu 3D plus rapidement
Nvidia a annoncé Magic3D, un logiciel de création de contenu text-to-3D. Le logiciel transforme les descriptions textuelles des objets en modèles numériques tridimensionnels (3D). Le logiciel est basé sur un réseau neuronal qui a été formé sur un grand ensemble de données de modèles 3D. Ça peut générer Modèles 3D à partir d'une seule image 2D ou d'une série d'images 2D.
Magic3D est un nouvel outil de création de contenu text-to-3D qui produit des modèles de maillage 3D de haute qualité. Nous offrons aux utilisateurs de nouvelles façons de contrôler la synthèse 3D, ouvrant de nouvelles voies à diverses applications créatives en combinant des techniques de conditionnement d'image et une approche d'édition basée sur les invites. À partir des invites de saisie de texte, Magic3D peut produire des modèles de maillage texturé 3D de la plus haute qualité. Il utilise une technique grossière à fine pour apprendre la représentation 3D du matériau cible en combinant des a priori de diffusion basse et haute résolution. Magic3D crée des éléments 3D deux fois plus rapidement que DreamFusion et une supervision de résolution huit fois supérieure.
Les développeurs peuvent modifier des parties de l'invite de texte sous-jacente qui a généré le modèle grossier, puis affiner les modèles de maillage NeRF et 3D pour produire un maillage 3D haute résolution modifié.
Il peut optimiser les modèles 3D avec le fourni invites et affiner la diffusion modèles avec DreamBooth ont reçu des photos d'entrée pour une instance de sujet. Les modèles 3D permettent de préserver efficacement l'identité du sujet.
L'IA utilise un système d'optimisation grossière à fine en deux étapes pour produire du texte en 3D à la fois rapide et d'excellente qualité. Dans un premier temps, il utilise une diffusion basse résolution avant de produire un modèle grossier, que nous accélérons ensuite à l'aide d'une grille de hachage et d'une structure d'accélération clairsemée. Dans la deuxième étape, le modèle utilise un modèle de maillage texturé qui est initialisé à partir de la représentation neuronale grossière pour permettre une optimisation à l'aide d'un signal latent haute résolution. modèle de diffusion en conjonction avec un moteur de rendu différenciable efficace.
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A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
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