Nvidia представила Magic3D, новый инструмент для преобразования текста в 3D
Коротко
Nvidia запускает Magic3D, чтобы помочь дизайнерам быстрее создавать 3D-контент
Nvidia имеет объявило Magic3D — программа для преобразования текста в 3D. Программное обеспечение превращает текстовые описания объектов в трехмерные (3D) цифровые модели. Программное обеспечение основано на нейронной сети, обученной на большом наборе данных 3D-моделей. Это может порождать 3D-модели из одного 2D-изображения или серии 2D-изображений.
Magic3D — это новый инструмент для преобразования текста в 3D, который позволяет создавать высококачественные модели 3D-сеток. Мы предоставляем пользователям новые способы управления 3D-синтезом, открывая новые возможности для различных творческих приложений, комбинируя методы обработки изображений и подход к редактированию на основе подсказок. Из текстовых подсказок Magic3D может создавать 3D-текстурированные модели сетки самого высокого качества. Он использует метод «от грубого к точному» для изучения трехмерного представления целевого материала путем объединения априорных значений диффузии с низким и высоким разрешением. Magic3D создает 3D-объекты в два раза быстрее, чем DreamFusion, и в восемь раз лучше контролирует разрешение.
Разработчики могут изменять части базовой текстовой подсказки, которая генерировала грубую модель, а затем точно настраивать модели NeRF и 3D-сетки для создания отредактированной 3D-сетки с высоким разрешением.
Он может оптимизировать 3D-модели с помощью предоставленных подсказки и тонкая настройка распространения модели с DreamBooth получают входные фотографии для экземпляра объекта. 3D-модели могут эффективно сохранять личность субъекта.
ИИ использует двухэтапную систему оптимизации от грубой до тонкой для быстрого преобразования текста в 3D и отличного качества. На первом этапе перед созданием грубой модели используется диффузия с низким разрешением, которую мы затем ускоряем с помощью хеш-сетки и разреженной структуры ускорения. На втором этапе модель использует модель текстурированной сетки, которая инициализируется из грубого нейронного представления, чтобы обеспечить оптимизацию с использованием скрытой модели высокого разрешения. диффузионная модель в сочетании с эффективным дифференцируемым рендерером.
Прочитайте больше:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
