Nvidia revelou Magic3D, um novo criador de conteúdo Text-to-3D
Em Breve
Nvidia lança Magic3D para ajudar designers a criar conteúdo 3D mais rapidamente
Nvidia tem anunciou Magic3D, um software criador de conteúdo de texto para 3D. O software transforma descrições de texto de objetos em modelos digitais tridimensionais (3D). O software é baseado em uma rede neural que foi treinada em um grande conjunto de dados de modelos 3D. Pode gerar Modelos 3D de uma única imagem 2D ou uma série de imagens 2D.
Magic3D é uma nova ferramenta de criação de conteúdo de texto para 3D que produz modelos de malha 3D de alta qualidade. Oferecemos aos usuários novas maneiras de controlar a síntese 3D, abrindo novos caminhos para várias aplicações criativas, combinando técnicas de condicionamento de imagem e uma abordagem de edição baseada em prompt. A partir de prompts de entrada de texto, o Magic3D pode produzir modelos de malha texturizada 3D da mais alta qualidade. Ele faz uso de uma técnica de grosso a fino para aprender a representação 3D do material de destino, combinando prioris de difusão de baixa e alta resolução. Magic3D cria material 3D duas vezes mais rápido que DreamFusion e oito vezes melhor supervisão de resolução.
Os desenvolvedores podem alterar partes do prompt de texto subjacente que gerou o modelo grosseiro e, em seguida, ajustar os modelos NeRF e malha 3D para produzir uma malha 3D editada de alta resolução.
Pode otimizar os modelos 3D com o fornecido prompts e ajustar a difusão modelos com DreamBooth receberam fotografias de entrada para uma instância de assunto. Os modelos 3D podem efetivamente preservar a identidade do sujeito.
A IA usa um sistema de otimização de grosso a fino de dois estágios para produzir material de texto para 3D que é rápido e de excelente qualidade. Na primeira etapa, ele usa uma difusão de baixa resolução antes de produzir um modelo grosseiro, que então aceleramos usando uma grade hash e uma estrutura de aceleração esparsa. No segundo estágio, o modelo emprega um modelo de malha texturizada que é inicializado a partir da representação neural grosseira para permitir a otimização usando uma imagem latente de alta resolução. modelo de difusão em conjunto com um renderizador diferenciável eficaz.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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