Nvidia zaprezentowała Magic3D, nowatorskie narzędzie do tworzenia treści Text-to-3D
W skrócie
Nvidia uruchamia Magic3D, aby pomóc projektantom w szybszym tworzeniu treści 3D
Nvidia ma ogłosił Magic3D, oprogramowanie do tworzenia treści tekstowych w 3D. Oprogramowanie przekształca tekstowe opisy obiektów w trójwymiarowe (3D) modele cyfrowe. Oprogramowanie jest oparte na sieci neuronowej, która została przeszkolona na dużym zbiorze danych modeli 3D. To może Generować Modele 3D z pojedynczego obrazu 2D lub serii obrazów 2D.
Magic3D to nowe narzędzie do tworzenia treści z tekstu na 3D, które tworzy wysokiej jakości modele siatki 3D. Zapewniamy użytkownikom nowe sposoby kontrolowania syntezy 3D, otwierając nowe możliwości dla różnych kreatywnych aplikacji, łącząc techniki kondycjonowania obrazu i podejście do edycji oparte na monitach. Korzystając z monitów o wprowadzenie tekstu, Magic3D może tworzyć trójwymiarowe teksturowane modele siatkowe o najwyższej jakości. Wykorzystuje technikę od zgrubnej do dokładnej, aby nauczyć się reprezentacji 3D docelowego materiału, łącząc wstępne dyfuzje o niskiej i wysokiej rozdzielczości. Magic3D tworzy materiały 3D dwa razy szybciej niż DreamFusion i ma osiem razy lepszy nadzór nad rozdzielczością.
Deweloperzy mogą zmieniać fragmenty podpowiedzi tekstowych, które wygenerowały zgrubny model, a następnie dostroić modele NeRF i siatki 3D, aby utworzyć edytowaną siatkę 3D o wysokiej rozdzielczości.
Może optymalizować modele 3D z dostarczonymi monity i dostroić dyfuzję modele z DreamBooth otrzymały zdjęcia wejściowe dla przedmiotowej instancji. Modele 3D mogą skutecznie zachować tożsamość podmiotu.
Sztuczna inteligencja wykorzystuje dwustopniowy system optymalizacji od zgrubnej do dokładnej, aby uzyskać materiał przekształcający tekst na 3D, który jest zarówno szybki, jak i doskonałej jakości. W pierwszym etapie wykorzystuje dyfuzję o niskiej rozdzielczości przed utworzeniem zgrubnego modelu, który następnie przyspieszamy za pomocą siatki mieszającej i rzadkiej struktury akceleracji. W drugim etapie model wykorzystuje teksturowany model siatki, który jest inicjowany na podstawie zgrubnej reprezentacji neuronowej, aby umożliwić optymalizację przy użyciu ukrytego modelu o wysokiej rozdzielczości model dyfuzyjny w połączeniu z efektywnym różniczkowym rendererem.
Czytaj więcej:
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
