テキストから 3D AI モデルへ
Text-to-3D AI モデルとは何ですか?
Text-to-3D AI モデルは、テキストの説明や指示を 3 次元 (3D) の視覚表現やモデルに変換するテクノロジーです。 この AI モデルは、オブジェクト、シーン、概念を説明するテキスト入力を受け取り、対応する 3D モデルに変換できます。 これは、自然言語処理 (NLP) とコンピューター グラフィックスの交差点で動作し、高度なアルゴリズムを使用して、提供されたテキストに基づいて XNUMXD コンテンツを生成します。
Text-to-3D AI モデルの理解
Text-to-3D AI モデルを理解するには、テキスト データを解釈して 3D 形状や構造に変換する方法の基礎となるメカニズムを理解する必要があります。 NLP テクニック、3D モデリング、およびこのタスクに使用される特定のモデル アーキテクチャに関する知識が必要です。 これらの AI モデルは、コンピューター支援設計、仮想現実、ゲーム、建築ビジュアライゼーションなどのさまざまな分野で応用されており、テキストの説明と具体的な 3D 表現の間のシームレスな変換を可能にします。
テキストから 3D への世界
さまざまなプラットフォームで、テキストの説明や単一の画像からの 3D モデルの生成に関する議論が盛んに行われており、可能性の世界が開かれることが期待されています。 しかし、層を剥がして、表面の下に何があるのかを探ってみましょう。
何よりもまず、3D は複雑な宇宙船や気が遠くなるようなシミュレーションが存在する単なる領域ではないことを認識することが重要です。 それは日常のアプリケーションの実際の世界にも存在します。 3D の中核には、メッシュ、つまり複雑なネットワークの作成が含まれます。 defi3D オブジェクトの構造を定義し、さらなる操作とインタラクションを可能にします。 現時点で、既存の研究論文やプロジェクトは、やや単純化して言えば、テキストまたは視覚的な入力を取得し、さまざまな角度から複数の画像を生成し、写真測量、計算ウィザードリー、および既存の技術を融合して 3D を再構成する方法を提供しています。入力データからのオブジェクト。
これらのアプローチはテクスチャの品質と精度の向上において大きな進歩を遂げましたが、依然として根深い課題が残っています。 なぜこれらの 3D モデルが必要なのかという疑問が残ります。 オンライン ストアの商品画像の回転などの実用的な用途を見つけていますが、3D テクスチャとディテールの可能性が最大限に活用されていないことが多く、その結果、TikTok ビデオやミームの海が溢れています。
Text-to-3D AI モデルはどのように機能しますか?
Text-to-3D AI モデルは、テキストの説明を 3 次元 (XNUMXD) 表現に変換できる可能性があるため、注目を集めています。 しかし、このプロセスはどのように機能するのでしょうか?また、今後どのような課題が待ち構えているのでしょうか?
このプロセスは 3 つの主要なステップに分けることができます。 まず、AI モデルは、特定のデータセットに基づいて XNUMXD オブジェクトの特定のクラスまたはタイプを認識するようにトレーニングされます。 データセットと特徴を分析します。 defiそのクラスを作成すると、そのカテゴリのオブジェクトがどのように構造化されているかを理解できるようになります。 このステップは、AI の将来の 3D 生成の基礎を築きます。
3 番目のステップでは、既存の 3D モデルを参照として使用します。 これらのモデルは AI のテンプレートとして機能し、同様の属性と構造を持つ新しい XNUMXD オブジェクトを生成できるようになります。 この参照ベースのアプローチは生成プロセスを合理化し、出力の一貫性を維持するのに役立ちます。
3 番目のステップはもう少し専門的で、主に人間のアバターなどのカテゴリに適用されます。 ここで、AI はさまざまなタイプの頭など、特定のクラスの 3D モデルに焦点を当てます。 3D 頭部の実質的なデータセットを作成し、そのデータセットで AI をトレーニングすることで、開発者は現実的な XNUMXD 頭部を効率的に生成できます。 このアプローチでは高品質のメッシュが生成されますが、狭いクラスのオブジェクトに限定されます。
このテクノロジーは、静止画像やビデオのような洗練された最終的な結果を生成しないことに注意することが重要です。 代わりに、ポストプロダクションでさらに改良したり、プロダクション パイプラインで使用したりできる中間 3D アセットを生成します。 この多用途性により、ビデオ ゲーム用の 3D アセットの作成からコンテンツ制作の合理化まで、さまざまなアプリケーションにとって価値のあるツールになります。
Text-to-3D AI モデルの有望性にもかかわらず、克服すべき課題はまだあります。 大きな障害の XNUMX つは、AI が効果的に生成できるオブジェクトのカテゴリを絞り込む必要があることです。 この焦点がなければ、AI が有意義な結果を生み出すことは困難です。
さらに、利用可能な 3D データセットは豊富にありますが、そのすべてがポストプロダクションでの使用に適しているわけではありません。 多くは騒音が大きく、実用には重すぎます。 この問題により、より優れた AI モデルの開発をサポートできる高品質のデータセットの探索が促されました。
さらに、Text-to-3D モデルを作成すると、 資産を生成する 特定のタスクやソフトウェアに適したプロセスは複雑です。 「パラメータ」または仕様はアプリケーションごとに大幅に異なるため、多くの場合、特殊なアプローチが必要になります。
Text-to-3D 開発の分野では、一般的な誤解に遭遇することは珍しくありません。 多くの開発者にとって、3D の概念は単なる概念と同じくらいとらえどころのないものに思えるかもしれません。 ポイントの。 面、エッジ、頂点、UV、Tris/Quad、およびその他の基本的な要素が見落とされ、理解にギャップが生じることがあります。 これは、アルファ、Z チャネル、合成などのより複雑な側面をほとんど考慮せずに、画像を単なるピクセルのグリッドとして考えるのと似ています。 この分野の著名な人物である Dall-E 3 は、透明性とアルファについては認識していますが、アルファ チャネルが依然として謎に満ちていることを謙虚に認めています。 結果？ Photoshop スタイルの操作をコミカルに組み合わせたものです。 背景を削除する。 私たちはこれらの誤解を徹底的に掘り下げて、Text-to-3D 開発の中核となる基礎を明らかにします。
Text-to-3D AI モデルに関する最新ニュース
- Googleが導入した テキストメッシュ、テキストを 3D に変換する新しい方法で、改善されています。 Stable Diffusion- テキストベースの 3D モデル生成。 この方法では、2D 入力から複数の角度を生成し、Neural Radiance Fields (NeRF) アプローチを使用して 3D メッシュを作成します。 TextMesh は、ユーザーフレンドリーな出力、リアルな 3D メッシュを提供し、高彩度効果を回避します。 SDF フレームワークはテクスチャを洗練し、明瞭さを向上させ、過飽和を回避します。
- エヌビディアが発売 マジック3D、テキストから 3D コンテンツへの作成ソフトウェアで、テキストの説明を 3D デジタル モデルに変換します。 このソフトウェアは、3D モデルの大規模なデータセットでトレーニングされたニューラル ネットワークを使用し、単一の 3D 画像または一連の 2D 画像から 2D モデルを生成できます。 ユーザーに 3D 合成を制御する新しい方法を提供し、DreamFusion の 3 倍の速さで高品質の XNUMXD メッシュ モデルを生成できます。
- Googleはニューラルネットワークを開発しました。 ドリームフュージョン、事前トレーニングされた 3D テキストから画像への拡散モデルを使用して、テキストの説明から 2D モデルを生成できます。 この方法は、大規模なデータセットと効率的なノイズ除去 3D データ アーキテクチャの制限を克服します。 DreamFusion は勾配降下法を使用してランダムに初期化された 3D モデルを最適化し、その結果、高忠実度の外観、深さ、法線を備えた再ライト可能な 3D モデルが得られます。 このシステムは、スコア蒸留サンプリング (SDS) を使用して、3D 空間などの任意のパラメーター空間でサンプルを最適化します。
Text-to-3D AI モデルに関する最新のソーシャル投稿
免責事項
に沿って トラストプロジェクトのガイドライン, このページで提供される情報は、法律、税金、投資、財務、またはその他の形式のアドバイスを目的としたものではなく、そのように解釈されるべきではないことに注意してください。 損失しても許容できる金額のみを投資し、疑問がある場合は独立した財務上のアドバイスを求めることが重要です。 詳細については、利用規約のほか、発行者または広告主が提供するヘルプおよびサポート ページを参照することをお勧めします。 MetaversePost は正確で公平なレポートに努めていますが、市場の状況は予告なく変更される場合があります。
著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
より多くの記事
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
