3枚の人物写真からXNUMXDアバターを構築できる拡散モデルをMicrosoftが公開
簡単に言えば
人の顔の単一の 2D 画像を使用して、3D アバター拡散機械学習技術を使用して 3D アバターを生成できます。
ゲームやその他の用途で人物のリアルな 3D ビューを提供したり、仮想現実 (VR) や拡張現実 (AR) 体験を提供したりするために使用できます。
3D Avatar Diffusion は、人間の顔の単一の 2D 画像を取得して 3 次元 (3D) アバターを作成できる機械学習アルゴリズムです。 その後、アバターを使用して、仮想現実 (VR) または拡張現実 (AR) 体験を作成したり、ゲームやその他の目的で人物のリアルな XNUMXD ビューを提供したりすることができます。
拡散モデルは 発展した Microsoft Research の研究者チームによるものであり、ジャーナルに掲載された論文で説明されています。 arXivの.
3D Avatar Diffusion は、拡散モデルと呼ばれる一種の機械学習アルゴリズムに基づいています。 拡散モデルは生成モデルです。つまり、トレーニング データに似た新しいデータを生成できます。 拡散モデル 3D 画像から 2D 画像を生成するために以前から使用されていましたが、ADM は単一の 3D 画像からリアルな 2D アバターを生成できる最初の拡散モデルです。
モデルをトレーニングするために、研究者は 200,000 を超える 3D 顔モデルのデータセットを使用しました。 データセットには、肌の色、髪型、顔の特徴が異なるさまざまな顔が含まれていました。 その後、ADM は 2D 画像と 3D 顔モデルの関係を学習し、3 つの 2D 画像からリアルな XNUMXD アバターを生成することができました。
このモデルを使用して、別の角度から撮影した写真からアバターを生成することもできます
この研究では、拡散モデルを使用してニューラル放射輝度フィールドとして表される 3D デジタル アバターを自動的に作成する 3D 生成モデルを提案します。 3D に関連する法外なメモリと処理要件のため、高品質のアバターに必要な豊富な機能を作成することは大きな問題です。 開発者は、ロールアウト拡散ネットワーク (Rodin) がこの問題に対処することを提案しています。
このネットワークは、ニューラル放射輝度場の多数の 2D 特徴マップを単一の 2D 特徴平面にロールアウトし、そこでモデルが 3D 認識拡散を実行します。 ロダン モデルは、3D での拡散の完全性を維持しながら、切望されている計算効率を提供するために、2D での元の関係に従って 3D フィーチャ プレーンに投影されたフィーチャに対応する 3D 認識畳み込みを使用します。
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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。
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