Model AI Teks-ke-3D
Apa itu Model AI Teks-ke-3D?
Model AI Text-to-3D adalah teknologi yang menerjemahkan deskripsi atau instruksi tekstual menjadi representasi atau model visual tiga dimensi (3D). Model AI ini dapat mengambil masukan tekstual, yang mungkin mendeskripsikan objek, pemandangan, atau konsep, dan mengubahnya menjadi model 3D yang sesuai. Ini beroperasi di persimpangan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan grafik komputer, menggunakan algoritma canggih untuk menghasilkan konten 3D berdasarkan teks yang disediakan.
Pemahaman Model AI Teks-ke-3D
Memahami Model AI Teks-ke-3D melibatkan pemahaman mekanisme yang mendasari cara model tersebut menafsirkan dan mengubah data teks menjadi bentuk dan struktur 3D. Hal ini memerlukan pengetahuan tentang teknik NLP, pemodelan 3D, dan arsitektur model spesifik yang digunakan untuk tugas ini. Model AI ini dapat diterapkan di berbagai bidang, termasuk desain dengan bantuan komputer, realitas virtual, game, dan visualisasi arsitektur, sehingga memungkinkan terjemahan yang mulus antara deskripsi tekstual dan representasi 3D yang nyata.
Dunia Teks-ke-3D
Di berbagai platform, banyak diskusi mengenai pembuatan model 3D dari deskripsi teks atau bahkan gambar tunggal, yang menjanjikan untuk membuka banyak kemungkinan. Tapi mari kita kupas lapisannya dan jelajahi apa yang ada di bawah permukaan.
Pertama dan terpenting, penting untuk menyadari bahwa 3D bukan hanya sebuah dunia yang dihuni oleh pesawat ruang angkasa yang kompleks dan simulasi yang membingungkan; itu juga berada dalam dunia praktis aplikasi sehari-hari. Pada intinya, 3D melibatkan penciptaan jerat, jaringan rumit yang define struktur objek 3D, memungkinkan manipulasi dan interaksi lebih lanjut. Saat ini, makalah dan proyek penelitian yang ada menawarkan metode yang, secara sederhana, melibatkan pengambilan masukan tekstual atau visual, menghasilkan banyak gambar dari sudut berbeda, dan kemudian menggunakan perpaduan fotogrametri, ilmu komputasi, dan teknik yang ada untuk merekonstruksi 3D. objek dari data masukan.
Meskipun pendekatan ini telah mencapai kemajuan signifikan dalam meningkatkan kualitas dan akurasi tekstur, masih ada tantangan yang terus menghantui. Pertanyaannya tetap, mengapa kita memerlukan model 3D ini? Meskipun mereka menemukan aplikasi praktis, seperti memutar gambar produk untuk toko online, potensi penuh dari tekstur dan detail 3D sering kali kurang dimanfaatkan, sehingga menghasilkan lautan video dan meme TikTok.
Bagaimana Cara Kerja Model AI Teks-ke-3D?
Model AI teks-ke-3D telah mendapatkan perhatian karena potensinya dalam menerjemahkan deskripsi tekstual menjadi representasi tiga dimensi (3D). Namun bagaimana proses ini berjalan dan tantangan apa yang ada di depan?
Prosesnya dapat dibagi menjadi tiga langkah utama. Pertama, model AI dilatih untuk mengenali kelas atau jenis objek 3D tertentu berdasarkan kumpulan data tertentu. Ini menganalisis kumpulan data dan fitur-fiturnya define kelas itu, memungkinkannya untuk memahami bagaimana objek dalam kategori itu disusun. Langkah ini menjadi landasan bagi generasi 3D AI di masa depan.
Langkah kedua melibatkan penggunaan model 3D yang ada sebagai referensi. Model-model ini bertindak sebagai templat bagi AI, memungkinkannya menghasilkan objek 3D baru dengan atribut dan struktur serupa. Pendekatan berbasis referensi ini menyederhanakan proses pembuatan dan membantu menjaga konsistensi keluaran.
Langkah ketiga sedikit lebih terspesialisasi dan terutama berlaku untuk kategori seperti avatar manusia. Di sini, AI berfokus pada kelas model 3D tertentu, seperti berbagai jenis kepala. Dengan membuat kumpulan data kepala 3D yang substansial dan melatih AI di dalamnya, pengembang dapat menghasilkan kepala 3D yang realistis secara efisien. Meskipun pendekatan ini menghasilkan jerat berkualitas tinggi, pendekatan ini terbatas pada kelas objek yang sempit.
Penting untuk diingat bahwa teknologi ini tidak menghasilkan hasil akhir yang sempurna seperti gambar atau video statis. Sebaliknya, ini menghasilkan aset 3D perantara yang dapat disempurnakan lebih lanjut dalam pascaproduksi atau digunakan dalam jalur produksi. Fleksibilitas ini menjadikannya alat yang berharga untuk berbagai aplikasi, mulai dari pembuatan aset 3D untuk video game hingga menyederhanakan produksi konten.
Meskipun model AI Text-to-3D menjanjikan, masih ada tantangan yang harus diatasi. Salah satu kendala utama adalah perlunya mempersempit kategori objek yang dapat dihasilkan AI secara efektif. Tanpa fokus ini, sulit bagi AI untuk memberikan hasil yang berarti.
Selain itu, ada banyak sekali kumpulan data 3D yang tersedia, namun tidak semuanya cocok untuk penggunaan pasca produksi. Banyak yang terlalu berisik dan berat untuk aplikasi praktis. Masalah ini mendorong pencarian kumpulan data berkualitas tinggi yang dapat mendukung pengembangan model AI yang lebih baik.
Selanjutnya membuat model Text-to-3D itu menghasilkan aset cocok untuk tugas atau perangkat lunak tertentu adalah proses yang kompleks. Hal ini sering kali memerlukan pendekatan khusus, karena “parameter” atau spesifikasinya sangat bervariasi antar aplikasi.
Dalam bidang pengembangan Text-to-3D, tidak jarang kita menemui beberapa kesalahpahaman yang umum. Bagi banyak pengembang, konsep 3D mungkin tampak sulit dipahami awan poin. Wajah, Tepian, Verteks, UV, Tris/Quads, dan elemen fundamental lainnya terkadang diabaikan, sehingga meninggalkan kesenjangan dalam pemahaman. Ini mirip dengan menganggap gambar tidak lebih dari sekadar kisi-kisi piksel, tanpa memperhatikan aspek yang lebih rumit seperti Alfa, saluran Z, dan pengomposisian. Dall-E 3, seorang tokoh terkemuka di bidang ini, sadar akan transparansi dan alfa, namun dengan rendah hati mengakui bahwa saluran alfa masih agak membingungkan. Hasil? Perpaduan lucu dari manuver gaya Photoshop saat mencoba melakukannya hapus latar belakang. Kami menyelidiki kesalahpahaman ini untuk menjelaskan fondasi inti pengembangan Text-to-3D.
Berita Terkini tentang Model AI Teks-ke-3D
- Google telah memperkenalkan TeksMesh, metode teks-ke-3D baru yang ditingkatkan Stable Diffusionpembuatan model teks-ke-3D berbasis. Metode ini menghasilkan beberapa sudut dari masukan 2D dan menggunakan pendekatan Neural Radiance Fields (NeRF) untuk membuat mesh 3D. TextMesh menawarkan keluaran yang mudah digunakan, jerat 3D yang realistis, dan menghindari efek saturasi tinggi. Kerangka kerja SDF menyempurnakan tekstur, meningkatkan kejernihan, dan menghindari saturasi berlebih.
- Nvidia telah diluncurkan Sihir3D, perangkat lunak pembuat konten teks-ke-3D yang mengubah deskripsi teks menjadi model digital 3D. Perangkat lunak ini menggunakan jaringan saraf yang dilatih pada kumpulan data model 3D yang besar dan dapat menghasilkan model 3D dari satu gambar 2D atau serangkaian gambar 2D. Ini menawarkan kepada pengguna cara-cara baru untuk mengontrol sintesis 3D dan dapat menghasilkan model mesh 3D berkualitas tinggi dua kali lebih cepat dari DreamFusion.
- Google telah mengembangkan jaringan saraf yang disebut Penggabungan Mimpi, yang dapat menghasilkan model 3D dari deskripsi teks menggunakan model difusi teks-ke-gambar 2D yang telah dilatih sebelumnya. Metode ini mengatasi keterbatasan kumpulan data berskala besar dan arsitektur data 3D denoising yang efisien. DreamFusion menggunakan penurunan gradien untuk mengoptimalkan model 3D yang diinisialisasi secara acak, sehingga menghasilkan model 3D yang dapat dihidupkan kembali dengan tampilan, kedalaman, dan normal fidelitas tinggi. Sistem ini menggunakan Score Distillation Sampling (SDS) untuk mengoptimalkan sampel di ruang parameter apa pun, seperti ruang 3D.
Postingan Sosial Terbaru tentang Model AI Text-to-3D
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
