Nvidia ha presentato Magic3D, un nuovo creatore di contenuti Text-to-3D
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Nvidia lancia Magic3D per aiutare i progettisti a creare contenuti 3D più velocemente
Nvidia ha ha annunciato Magic3D, un software per la creazione di contenuti da testo a 3D. Il software trasforma le descrizioni testuali degli oggetti in modelli digitali tridimensionali (3D). Il software si basa su una rete neurale che è stata addestrata su un ampio set di dati di modelli 3D. Può generare Modelli 3D da una singola immagine 2D o da una serie di immagini 2D.
Magic3D è un nuovo strumento per la creazione di contenuti da testo a 3D che produce modelli mesh 3D di alta qualità. Forniamo agli utenti nuovi modi per controllare la sintesi 3D, aprendo nuove strade a varie applicazioni creative combinando tecniche di condizionamento dell'immagine e un approccio di editing basato su prompt. Dai prompt di input del testo, Magic3D può produrre modelli di mesh testurizzati 3D della massima qualità. Si avvale di una tecnica da grossolana a fine per apprendere la rappresentazione 3D del materiale target combinando precedenti di diffusione a bassa e alta risoluzione. Magic3D crea cose 3D due volte più velocemente di DreamFusion e una supervisione della risoluzione otto volte migliore.
Gli sviluppatori possono modificare parti del prompt di testo sottostante che ha generato il modello grossolano, quindi perfezionare i modelli di mesh NeRF e 3D per produrre una mesh 3D ad alta risoluzione modificata.
Può ottimizzare i modelli 3D con quanto fornito richiede e perfezionare la diffusione i modelli con DreamBooth hanno fornito fotografie di input per un'istanza del soggetto. I modelli 3D possono preservare efficacemente l'identità del soggetto.
L'intelligenza artificiale utilizza un sistema di ottimizzazione da grossolano a fine a due stadi per produrre materiale da testo a 3D rapido e di eccellente qualità. Nella prima fase, utilizza una diffusione a bassa risoluzione prima di produrre un modello grossolano, che poi acceleriamo utilizzando una griglia hash e una struttura di accelerazione sparsa. Nella seconda fase, il modello utilizza un modello mesh strutturato che viene inizializzato dalla rappresentazione neurale grossolana per consentire l'ottimizzazione utilizzando un'immagine latente ad alta risoluzione modello di diffusione in combinazione con un renderer differenziabile efficace.
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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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