Microsoft ha rilasciato un modello di diffusione in grado di costruire un avatar 3D da una singola foto di una persona
In Breve
Una singola immagine 2D del volto di una persona può essere utilizzata per generare un avatar 3D utilizzando la tecnica di apprendimento automatico 3D Avatar Diffusion.
Può essere utilizzato per fornire una visione 3D realistica della persona per giochi o altri usi, o per fornire un'esperienza di realtà virtuale (VR) o realtà aumentata (AR).
3D Avatar Diffusion è un algoritmo di apprendimento automatico che può prendere una singola immagine 2D di un volto umano e creare un avatar tridimensionale (3D). L'avatar può quindi essere utilizzato per creare un'esperienza di realtà virtuale (VR) o realtà aumentata (AR) o semplicemente per fornire una visione 3D realistica della persona per giochi o altri scopi.
Il modello di diffusione era sviluppato da un team di ricercatori di Microsoft Research ed è descritto in un articolo pubblicato sulla rivista arXiv.
La diffusione dell'avatar 3D si basa su un tipo di algoritmo di apprendimento automatico chiamato modello di diffusione. I modelli di diffusione sono modelli generativi, il che significa che possono generare nuovi dati simili ai dati di addestramento. Modelli di diffusione sono stati utilizzati in precedenza per generare immagini 3D da immagini 2D, ma l'ADM è il primo modello di diffusione in grado di generare un avatar 3D realistico da una singola immagine 2D.
Per addestrare il modello, i ricercatori hanno utilizzato un set di dati di oltre 200,000 modelli di volti 3D. Il set di dati includeva un'ampia varietà di volti con diverse tonalità della pelle, acconciature e tratti del viso. L'ADM è stato quindi in grado di apprendere la relazione tra l'immagine 2D e il modello del volto 3D e generare un avatar 3D realistico da una singola immagine 2D.
Il modello può anche essere utilizzato per generare un avatar da una foto scattata da un'angolazione diversa
Questo studio propone un modello generativo 3D che crea automaticamente avatar digitali 3D che sono rappresentati come campi di radianza neurale utilizzando modelli di diffusione. A causa della memoria proibitiva e dei requisiti di elaborazione associati al 3D, la creazione delle ricche funzionalità necessarie per avatar di alta qualità è un grosso problema. Gli sviluppatori suggeriscono che la rete di diffusione del roll-out (Rodin) risolva questo problema.
Questa rete distribuisce numerose mappe di caratteristiche 2D di un campo di radianza neurale in un singolo piano di caratteristiche 2D, dove il modello esegue quindi la diffusione 3D-aware. Il modello Rodin utilizza la convoluzione 3D-aware, che si occupa delle caratteristiche proiettate nel piano delle caratteristiche 2D in base alla loro relazione originale in 3D, per fornire l'efficienza computazionale tanto necessaria mantenendo l'integrità della diffusione in 3D.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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