TextMesh: 새로운 Stable Diffusion-Google의 Text-to-3D 모델 기반
요컨대
TextMesh는 현재 유행하는 사용 방식을 개선하는 Google의 새로운 텍스트-3D 작업입니다. Stable Diffusion 동일한 기본 프롬프트(2D 그림)의 다른 각도를 생성한 다음 NeRF를 사용하여 여기에서 3D 메시를 조립합니다.
최근에는 확산 이미지 생성 모델 작업으로 인해 텍스트 프롬프트에서 2D 이미지를 생성하는 기능이 큰 성공을 거두었습니다. 이 모델은 텍스트 프롬프트가 주어지면 고품질 이미지 샘플을 생성할 수 있어 간단한 텍스트-이미지 인터페이스가 가능합니다. 2D 이미지 생성 분야의 이러한 발전을 기반으로 이 업계의 큰 문제는 유사한 확산 모델을 적용하여 텍스트에서 3D 모델을 생성할 수 있는지 여부입니다.
이제 Google은 세련된 이름으로 새로운 텍스트를 3D로 변환하는 방법을 도입했습니다. 텍스트메시. 이 방법은 현재 유행하는 접근 방식을 개선할 것을 약속합니다. Stable Diffusion기반 텍스트-3D 모델 세대. 기본적으로 기본 2D 입력을 모델에 입력하여 여러 각도가 생성됩니다. 그런 다음 NeRF(Neural Radiance Fields) 접근 방식을 사용하여 결과를 처리하고 3D 메시로 동화합니다.
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현재 유행하는 DreamFusion 및 CLIPMesh에 비해 이 혁신적인 접근 방식의 장점은 무엇보다도 사용자 친화적인 출력입니다. 까다로운 NeRF 형식을 사용하는 대신 TextMesh는 텍스처가 있는 3D 메시를 제공하므로 실제 사용에 훨씬 더 적합합니다. 또한 이 접근 방식은 다른 모델에서 자주 발생하는 높은 채도 효과를 피하고 세부 정보를 증가시킵니다.
XNUMXD덴탈의 모델 작품 먼저 NeRF의 도움으로 입력 이미지에서 3D 메쉬를 형성합니다. 그런 다음 결과는 SDF(Signed Distance Fields) 프레임워크를 통과하여 텍스처를 더욱 세분화하여 출력 메시의 전반적인 선명도를 향상시킵니다. 말할 것도 없이 SDF 프레임워크는 다른 3D 프레임워크에서 발생하는 과포화 효과를 방지하는 데 도움이 됩니다. 모델 보통 겪습니다.
예제로 생성된 3D 메쉬
이 접근 방식은 DiG 모델의 성공을 활용하고 SDF 백본을 기반으로 하도록 NeRF 네트워크를 확장합니다. 이것은 이전에 논의된 방법에 비해 향상된 3D 메쉬 추출 기능과 훨씬 더 사실적인 3D 메쉬를 생성합니다.
TextMesh를 사용한 결과는 매우 설득력이 있습니다. 저자는 자신의 모델을 사용하여 만든 다람쥐 사진에 대한 링크도 제공하는데, 이는 인상적입니다.
TextMesh는 많은 이점을 제공하고 매우 사실적인 3D 메시를 생성할 수 있는 혁신적인 새로운 3D 모델임이 입증되었습니다. 그 사용은 가까운 장래에 점점 더 대중화 될 것입니다.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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