टेक्स्टमेश: एक नया Stable Diffusion-गूगल से आधारित टेक्स्ट-टू-3डी मॉडल
संक्षेप में
टेक्स्टमेश Google का एक नया टेक्स्ट-टू-3डी कार्य है जो अब उपयोग करने के फैशनेबल दृष्टिकोण में सुधार करता है Stable Diffusion एक ही मूल संकेत (2D चित्र) के विभिन्न कोण उत्पन्न करने के लिए और फिर NeRF का उपयोग करके एक 3D जाल को इकट्ठा किया जाता है।
हाल ही में, विचलित छवि निर्माण मॉडल के काम के कारण पाठ संकेतों से 2डी छवियों को उत्पन्न करने की क्षमता में बड़ी सफलता देखी गई है। ये मॉडल एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट दिए जाने पर उच्च-गुणवत्ता वाली छवि के नमूने बनाने में अत्यधिक सक्षम हैं, जो एक सरल टेक्स्ट-टू-इमेज इंटरफ़ेस की अनुमति देता है। 2डी छवि निर्माण के क्षेत्र में इन प्रगति पर निर्माण, इस उद्योग में बड़ा सवाल यह है कि क्या टेक्स्ट से 3डी मॉडल उत्पन्न करने के लिए समान प्रसार मॉडल लागू करना संभव है।
और अब Google ने स्लीक नाम के साथ एक नया टेक्स्ट-टू-3D तरीका पेश किया है टेक्स्टमेश. यह विधि अब के फैशनेबल दृष्टिकोण में सुधार लाने का वादा करती है Stable Diffusionआधारित टेक्स्ट-टू-3डी मॉडल पीढ़ी। इसके मूल में, मॉडल में एक बुनियादी 2D इनपुट फीड करके कई कोण उत्पन्न किए जाते हैं। फिर परिणामों को संसाधित किया जाता है और न्यूरल रेडिएंस फील्ड्स (एनईआरएफ) दृष्टिकोण का उपयोग करके एक 3डी जाल में आत्मसात किया जाता है।
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वर्तमान में ट्रेंडी ड्रीमफ्यूजन और क्लिपमेश पर इस अभिनव दृष्टिकोण के फायदे, सबसे पहले, उपयोगकर्ता के अनुकूल आउटपुट हैं। चुनौतीपूर्ण एनईआरएफ प्रारूप का उपयोग करने के बजाय, टेक्स्टमेश बनावट के साथ 3डी जाल प्रदान करता है, इस प्रकार इसे वास्तविक दुनिया के उपयोगों के लिए और अधिक लागू करता है। इसके अतिरिक्त, दृष्टिकोण अन्य मॉडलों के अक्सर सामना किए जाने वाले उच्च संतृप्ति प्रभाव से बचा जाता है और विवरण बढ़ाने का प्रबंधन करता है।
RSI मॉडल काम करता है पहले NeRF की मदद से एक इनपुट इमेज से 3D मेश बनाकर। इसके बाद परिणाम एसडीएफ (साइनड डिस्टेंस फील्ड्स) ढांचे से होकर गुजरते हैं ताकि बनावट को और परिष्कृत किया जा सके, जिससे आउटपुट मेश की समग्र स्पष्टता में सुधार हो सके। उल्लेख नहीं करने के लिए, SDF ढांचा अन्य 3D के अतिसंतृप्ति प्रभाव से बचने में मदद करता है मॉडल आमतौर से पीड़ित हैं।
एक उदाहरण के रूप में बनाया गया 3डी मेश
यह दृष्टिकोण DiG मॉडल की सफलता का लाभ उठाता है और एक SDF रीढ़ पर आधारित होने के लिए NeRF नेटवर्क का विस्तार करता है। यह पहले से चर्चा किए गए तरीकों की तुलना में बेहतर 3डी मेश एक्सट्रैक्शन क्षमताओं और अधिक यथार्थवादी दिखने वाले 3डी मेश का उत्पादन करता है।
टेक्स्टमेश का उपयोग करने के परिणाम अत्यंत विश्वसनीय हैं। लेखक अपने मॉडल का उपयोग करके बनाई गई एक गिलहरी की तस्वीर का लिंक भी प्रदान करते हैं, जो प्रभावशाली से कम नहीं है।
टेक्स्टमेश खुद को एक क्रांतिकारी नया 3डी मॉडल साबित करता है जो ढेर सारे फायदे प्रदान करता है और बेहद यथार्थवादी 3डी जाल का उत्पादन कर सकता है। इसका उपयोग निकट भविष्य में अधिक से अधिक लोकप्रिय होने के लिए बाध्य है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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