TextMesh: Baru Stable Diffusion-Model Teks-ke-3D Berasaskan Daripada Google
Secara ringkas
TextMesh ialah kerja teks-ke-3D baharu daripada Google yang menambah baik pendekatan penggunaan yang kini bergaya Stable Diffusion untuk menjana sudut berbeza bagi gesaan asas yang sama (gambar 2D) dan kemudian jaringan 3D dipasang daripada ini menggunakan NeRF.
Baru-baru ini, keupayaan untuk menjana imej 2D daripada gesaan teks telah menyaksikan kejayaan besar disebabkan oleh kerja model penjanaan imej meresap. Model-model ini berkemampuan tinggi untuk menghasilkan sampel imej berkualiti tinggi diberikan gesaan teks, membolehkan antara muka teks-ke-imej yang ringkas. Berdasarkan kemajuan ini dalam bidang penjanaan imej 2D, persoalan besar dalam industri ini ialah sama ada boleh menggunakan model resapan serupa untuk menjana model 3D daripada teks.
Dan kini Google telah memperkenalkan kaedah teks-ke-3D baharu dengan nama yang anggun TextMesh. Kaedah ini menjanjikan untuk menambah baik pendekatan yang kini bergaya Stable DiffusionBerasaskan model teks-ke-3D generasi. Pada terasnya, pelbagai sudut dijana dengan memasukkan input 2D asas ke dalam model. Kemudian hasilnya diproses dan diasimilasikan ke dalam jaringan 3D menggunakan pendekatan Neural Radiance Fields (NeRF).
Kelebihan pendekatan inovatif ini berbanding DreamFusion dan CLIMesh yang kini bergaya adalah, terutamanya, keluaran mesra pengguna. Daripada menggunakan format NeRF yang mencabar, TextMesh menyediakan mesh 3D dengan tekstur, dengan itu menjadikannya lebih sesuai untuk kegunaan dunia sebenar. Selain itu, pendekatan ini mengelakkan kesan ketepuan tinggi yang sering dihadapi oleh model lain dan berjaya meningkatkan butiran.
. model berfungsi dengan terlebih dahulu membentuk jaringan 3D daripada imej input dengan bantuan NeRF. Hasilnya kemudiannya melalui rangka kerja SDF (Signed Distance Fields) untuk memperhalusi tekstur lagi, meningkatkan kejelasan keseluruhan mesh output. Apatah lagi, rangka kerja SDF membantu dalam mengelakkan kesan tepu lebihan daripada 3D lain model biasanya mengalami.
Jerat 3D dicipta sebagai contoh
Pendekatan ini mengambil kesempatan daripada kejayaan model DiG dan meluaskan rangkaian NeRF untuk berasaskan tulang belakang SDF. Ini menghasilkan keupayaan pengekstrakan jejaring 3D yang lebih baik dan jejaring 3D yang kelihatan lebih realistik berbanding kaedah yang dibincangkan sebelum ini.
Hasil daripada menggunakan TextMesh sangat meyakinkan. Penulis juga memberikan pautan kepada gambar tupai yang dibuat menggunakan model mereka, yang tidak kurang hebatnya.
TextMesh membuktikan dirinya sebagai model 3D baharu yang revolusioner yang menawarkan banyak kelebihan dan boleh menghasilkan jejaring 3D yang sangat realistik. Penggunaannya pasti akan menjadi lebih dan lebih popular dalam masa terdekat.
Baca lebih lanjut mengenai AI:
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
lebih banyak artikel
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
