โมเดล AI ข้อความเป็น 3D
โมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3D คืออะไร
โมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3D เป็นเทคโนโลยีที่แปลคำอธิบายหรือคำแนะนำที่เป็นข้อความให้เป็นการนำเสนอหรือแบบจำลองภาพสามมิติ (3D) โมเดล AI นี้สามารถรับการป้อนข้อความ ซึ่งอาจอธิบายวัตถุ ฉาก หรือแนวคิด และแปลงเป็นโมเดล 3 มิติที่เกี่ยวข้อง ทำงานที่จุดตัดของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และคอมพิวเตอร์กราฟิก โดยใช้อัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อสร้างเนื้อหา 3 มิติตามข้อความที่ให้ไว้
ความเข้าใจเกี่ยวกับโมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3 มิติ
การทำความเข้าใจโมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3 มิติเกี่ยวข้องกับการเข้าใจกลไกพื้นฐานของวิธีที่โมเดลตีความและแปลงข้อมูลข้อความเป็นรูปร่างและโครงสร้าง 3 มิติ ต้องใช้ความรู้เกี่ยวกับเทคนิค NLP การสร้างแบบจำลอง 3 มิติ และสถาปัตยกรรมแบบจำลองเฉพาะที่ใช้สำหรับงานนี้ โมเดล AI เหล่านี้ค้นหาแอปพลิเคชันในสาขาต่างๆ รวมถึงการออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย ความเป็นจริงเสมือน การเล่นเกม และการแสดงภาพสถาปัตยกรรม ช่วยให้สามารถแปลได้อย่างราบรื่นระหว่างคำอธิบายข้อความและการนำเสนอ 3 มิติที่จับต้องได้
โลกแห่งการแปลงข้อความเป็น 3 มิติ
บนแพลตฟอร์มต่างๆ มีการถกเถียงกันมากมายเกี่ยวกับการสร้างโมเดล 3 มิติจากคำอธิบายข้อความ หรือแม้แต่รูปภาพเดี่ยวๆ ซึ่งสัญญาว่าจะปลดล็อกโลกแห่งความเป็นไปได้ แต่ลองลอกชั้นต่างๆ ออกและสำรวจสิ่งที่อยู่ใต้พื้นผิวกันดีกว่า
ก่อนอื่น สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า 3D ไม่ได้เป็นเพียงอาณาจักรที่มียานอวกาศที่ซับซ้อนและการจำลองที่เหลือเชื่อเท่านั้น แต่ยังอยู่ในโลกแห่งการใช้งานจริงในชีวิตประจำวันอีกด้วย โดยแก่นแท้แล้ว 3D เกี่ยวข้องกับการสร้างตาข่ายซึ่งเป็นเครือข่ายที่ซับซ้อน defiเป็นโครงสร้างของวัตถุ 3 มิติ ช่วยให้สามารถจัดการและโต้ตอบเพิ่มเติมได้ ณ ขณะนี้ บทความวิจัยและโครงการที่มีอยู่เสนอวิธีการที่ค่อนข้างง่าย ได้แก่ การป้อนข้อมูลด้วยข้อความหรือภาพ การสร้างภาพหลายภาพจากมุมที่แตกต่างกัน จากนั้นใช้การผสมผสานของโฟโตแกรมเมทรี ศาสตร์แห่งการคำนวณ และเทคนิคที่มีอยู่เพื่อสร้าง 3D ใหม่ วัตถุจากข้อมูลที่ป้อน
แม้ว่าวิธีการเหล่านี้จะสร้างความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพและความแม่นยำของพื้นผิว แต่ก็ยังมีความท้าทายที่ยังคงมีอยู่ คำถามยังคงอยู่ เหตุใดเราจึงต้องมีโมเดล 3 มิติเหล่านี้ แม้ว่าพวกเขาจะพบการใช้งานที่ใช้งานได้จริง เช่น การหมุนรูปภาพผลิตภัณฑ์สำหรับร้านค้าออนไลน์ แต่ศักยภาพของพื้นผิวและรายละเอียด 3 มิตินั้นมักจะถูกนำไปใช้ไม่มากนัก ส่งผลให้เกิดวิดีโอและมีมของ TikTok มากมาย
โมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3D ทำงานอย่างไร
โมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3D ได้รับความสนใจจากศักยภาพในการแปลคำอธิบายข้อความเป็นการนำเสนอสามมิติ (3D) แต่กระบวนการนี้ทำงานอย่างไร และความท้าทายรออยู่ข้างหน้าคืออะไร
กระบวนการสามารถแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนหลัก ขั้นแรก โมเดล AI ได้รับการฝึกให้จดจำคลาสหรือประเภทของวัตถุ 3 มิติโดยอิงจากชุดข้อมูลที่กำหนด มันวิเคราะห์ชุดข้อมูลและคุณสมบัตินั้น defiในคลาสนั้น ทำให้มันเข้าใจว่าออบเจ็กต์ในหมวดหมู่นั้นมีโครงสร้างอย่างไร ขั้นตอนนี้เป็นการวางรากฐานสำหรับการสร้าง 3 มิติในอนาคตของ AI
ขั้นตอนที่สองเกี่ยวข้องกับการใช้โมเดล 3 มิติที่มีอยู่เป็นข้อมูลอ้างอิง โมเดลเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเทมเพลตสำหรับ AI ช่วยให้สามารถสร้างวัตถุ 3 มิติใหม่ที่มีคุณสมบัติและโครงสร้างคล้ายกันได้ วิธีการอ้างอิงนี้ช่วยปรับปรุงกระบวนการผลิตและช่วยรักษาความสม่ำเสมอในผลลัพธ์
ขั้นตอนที่สามนั้นมีความเฉพาะเจาะจงมากกว่าเล็กน้อยและใช้กับหมวดหมู่ต่างๆ เช่น อวตารของมนุษย์เป็นหลัก ในที่นี้ AI มุ่งเน้นไปที่คลาสเฉพาะของโมเดล 3 มิติ เช่น หัวประเภทต่างๆ ด้วยการสร้างชุดข้อมูลจำนวนมากของส่วนหัว 3D และการฝึกอบรม AI นักพัฒนาจะสามารถสร้างส่วนหัว 3D ที่สมจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าแนวทางนี้จะทำให้ได้ตาข่ายคุณภาพสูง แต่ก็จำกัดอยู่เพียงประเภทวัตถุที่แคบเท่านั้น
สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือเทคโนโลยีนี้ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายที่สวยงาม เช่น ภาพนิ่งหรือวิดีโอ แต่จะสร้างเนื้อหา 3 มิติระดับกลางขึ้นมาซึ่งสามารถปรับปรุงเพิ่มเติมในขั้นตอนหลังการผลิตหรือใช้ในขั้นตอนการผลิตได้ ความเก่งกาจนี้ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ตั้งแต่การสร้างเนื้อหา 3 มิติสำหรับวิดีโอเกมไปจนถึงการปรับปรุงการผลิตเนื้อหา
แม้จะมีคำมั่นสัญญาเกี่ยวกับโมเดล Text-to-3D AI แต่ก็ยังมีความท้าทายที่ต้องเอาชนะ อุปสรรคสำคัญประการหนึ่งคือความจำเป็นในการจำกัดประเภทของวัตถุที่ AI สามารถสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพให้แคบลง หากปราศจากการมุ่งเน้นนี้ ก็เป็นเรื่องท้าทายสำหรับ AI ในการสร้างผลลัพธ์ที่มีความหมาย
นอกจากนี้ ยังมีชุดข้อมูล 3 มิติให้เลือกมากมาย แต่ไม่ใช่ทั้งหมดที่เหมาะสำหรับการใช้งานหลังการผลิต หลายๆ ตัวมีเสียงดังและหนักเกินไปสำหรับการใช้งานจริง ปัญหานี้กระตุ้นให้เกิดการค้นหาชุดข้อมูลคุณภาพสูงที่สามารถรองรับการพัฒนาโมเดล AI ที่ดีขึ้นได้
นอกจากนี้การสร้างโมเดล Text-to-3D นั้น สร้างสินทรัพย์ เหมาะสำหรับงานเฉพาะหรือซอฟต์แวร์เป็นกระบวนการที่ซับซ้อน มักต้องใช้แนวทางเฉพาะทาง เนื่องจาก "พารามิเตอร์" หรือข้อกำหนดเฉพาะจะแตกต่างกันอย่างมากระหว่างการใช้งานที่แตกต่างกัน
ในขอบเขตของการพัฒนา Text-to-3D ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเผชิญกับความเข้าใจผิดบางประการ สำหรับนักพัฒนาหลายๆ คน แนวคิดของ 3D อาจดูเข้าใจยากเหมือนเป็นเพียงแนวคิดเท่านั้น เมฆ ของคะแนน บางครั้ง Face, Edges, Vertices, UV, Tris/Quads และองค์ประกอบพื้นฐานอื่นๆ อาจถูกมองข้าม ทำให้เกิดช่องว่างในการทำความเข้าใจ มันคล้ายกับการพิจารณารูปภาพว่าไม่มีอะไรมากไปกว่าตารางพิกเซล โดยแทบไม่คำนึงถึงแง่มุมที่ซับซ้อนกว่านี้ เช่น อัลฟ่า, แชนเนล Z และการจัดองค์ประกอบภาพ Dall-E 3 ซึ่งเป็นบุคคลสำคัญในสาขานี้ ตระหนักถึงความโปร่งใสและอัลฟ่า แต่ยอมรับอย่างถ่อมตัวว่าช่องอัลฟ่ายังคงค่อนข้างลึกลับ ผลลัพธ์? การผสมผสานที่ตลกขบขันของการหลบหลีกสไตล์ Photoshop เมื่อพยายามทำ ลบพื้นหลัง. เราเจาะลึกความเข้าใจผิดเหล่านี้เพื่อให้ความกระจ่างเกี่ยวกับรากฐานหลักของการพัฒนา Text-to-3D
ข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับโมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3D
- Google ได้แนะนำ ข้อความเมชซึ่งเป็นวิธีการแปลงข้อความเป็น 3 มิติแบบใหม่ที่ได้รับการปรับปรุง Stable Diffusion- การสร้างแบบจำลองข้อความเป็น 3 มิติ วิธีการนี้จะสร้างมุมหลายมุมจากอินพุต 2 มิติ และใช้วิธีการ Neural Radiance Fields (NeRF) เพื่อสร้างตาข่าย 3 มิติ TextMesh ให้เอาต์พุตที่ใช้งานง่าย มีเมช 3 มิติที่สมจริง และหลีกเลี่ยงเอฟเฟกต์ความอิ่มตัวของสีสูง กรอบงาน SDF ปรับแต่งพื้นผิว ปรับปรุงความชัดเจน และหลีกเลี่ยงความอิ่มตัวมากเกินไป
- เอ็นวิเดียได้เปิดตัวแล้ว เมจิก3Dซึ่งเป็นซอฟต์แวร์สร้างเนื้อหาข้อความเป็น 3 มิติที่แปลงคำอธิบายข้อความเป็นโมเดลดิจิทัล 3 มิติ ซอฟต์แวร์นี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของโมเดล 3 มิติ และสามารถสร้างโมเดล 3 มิติจากรูปภาพ 2 มิติเดียวหรือชุดรูปภาพ 2 มิติ นำเสนอวิธีการใหม่ในการควบคุมการสังเคราะห์ 3D ให้กับผู้ใช้ และสามารถสร้างโมเดล 3D mesh คุณภาพสูงได้เร็วกว่า DreamFusion ถึง XNUMX เท่า
- Google ได้พัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่า ดรีมฟิวชั่นซึ่งสามารถสร้างโมเดล 3 มิติจากคำอธิบายข้อความโดยใช้โมเดลการแพร่กระจายข้อความเป็นรูปภาพ 2 มิติที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า วิธีการนี้เอาชนะข้อจำกัดของชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสถาปัตยกรรมข้อมูล 3 มิติที่มีประสิทธิภาพในการลดสัญญาณรบกวน DreamFusion ใช้การไล่ระดับสีเพื่อปรับโมเดล 3 มิติที่เริ่มต้นแบบสุ่มให้เหมาะสม ส่งผลให้ได้โมเดล 3 มิติที่ปรับแสงได้ซึ่งมีรูปลักษณ์ ความลึก และสภาวะปกติที่มีความเที่ยงตรงสูง ระบบใช้การสุ่มตัวอย่างด้วยการกลั่นด้วยคะแนน (SDS) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตัวอย่างในพื้นที่พารามิเตอร์ใดๆ เช่น พื้นที่ 3 มิติ
โพสต์โซเชียลล่าสุดเกี่ยวกับโมเดล AI การแปลงข้อความเป็น 3D
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
