Перетворення тексту в 3D модель AI
Що таке AI-модель Text-to-3D?
Модель штучного інтелекту з перетворенням тексту в 3D — це технологія, яка перетворює текстові описи або інструкції в тривимірні (3D) візуальні представлення або моделі. Ця модель штучного інтелекту може приймати текстові дані, які можуть описувати об’єкти, сцени або концепції, і перетворювати їх у відповідну 3D-модель. Він працює на стику обробки природної мови (NLP) і комп’ютерної графіки, використовуючи вдосконалені алгоритми для створення 3D-контенту на основі наданого тексту.
| споріднений: 10+ найкращих 3D-генераторів зі штучним інтелектом у 2023 році: Text-to-3D, Image-to-3D, Video-to-3D |
Розуміння моделі ШІ для перетворення тексту в 3D
Розуміння моделі штучного інтелекту, що перетворює текст у 3D, передбачає розуміння базових механізмів того, як вона інтерпретує та перетворює текстові дані в 3D-форми та структури. Це вимагає знання методів НЛП, 3D-моделювання та конкретної архітектури моделі, яка використовується для цього завдання. Ці моделі штучного інтелекту знаходять застосування в різних сферах, включаючи автоматизоване проектування, віртуальну реальність, ігри та архітектурну візуалізацію, забезпечуючи плавний переклад між текстовими описами та матеріальними тривимірними зображеннями.
Світ тексту в 3D
На різних платформах точаться дискусії щодо створення 3D-моделей із текстових описів чи навіть окремих зображень, обіцяючи відкрити світ можливостей. Але давайте знімемо шари й дослідимо, що лежить під поверхнею.
Перш за все, важливо визнати, що 3D — це не просто царство, населене складними космічними кораблями та карколомними симуляціями; він також живе в практичному світі повсякденного застосування. За своєю суттю 3D передбачає створення сіток, складних мереж, які define структуру тривимірного об’єкта, що дозволяє подальше маніпулювання та взаємодію. На даний момент наявні дослідницькі статті та проекти пропонують методи, які, дещо спрощено кажучи, включають введення текстових або візуальних даних, створення кількох зображень під різними кутами, а потім використання фотограмметрії, обчислювальної майстерності та існуючих методів для реконструкції 3D. об’єкт із вхідних даних.
Незважаючи на те, що ці підходи досягли значних успіхів у покращенні якості та точності текстур, все ще існує постійна проблема. Залишається питання, навіщо нам ці 3D моделі? Хоча вони знаходять практичне застосування, наприклад обертання зображень продуктів для онлайн-магазинів, весь потенціал 3D-текстур і деталей часто використовується недостатньо, що призводить до моря відео та мемів TikTok.
Як працюють моделі ШІ з перетворенням тексту в 3D?
Моделі штучного інтелекту з перетворенням тексту в 3D привертають увагу своїм потенціалом для перекладу текстових описів у тривимірні (3D) зображення. Але як відбувається цей процес і які виклики чекають попереду?
Процес можна розділити на три основні етапи. По-перше, модель AI навчається розпізнавати певний клас або тип 3D-об’єкта на основі заданого набору даних. Він аналізує набір даних і функції, які define цього класу, що дозволяє йому зрозуміти, як структуровані об’єкти в цій категорії. Цей крок закладає основу для майбутнього покоління 3D ШІ.
Другий крок передбачає використання існуючих 3D-моделей як еталонних. Ці моделі діють як шаблон для штучного інтелекту, дозволяючи йому генерувати нові 3D-об’єкти зі схожими атрибутами та структурами. Цей підхід на основі посилань оптимізує процес генерації та допомагає підтримувати узгодженість вихідних даних.
Третій крок є більш спеціалізованим і в першу чергу стосується таких категорій, як людські аватари. Тут ШІ зосереджується на конкретних класах 3D-моделей, таких як різні типи голів. Створюючи значний набір даних 3D-голов і навчаючи на ньому ШІ, розробники можуть ефективно створювати реалістичні 3D-голови. Хоча цей підхід дає високоякісні сітки, він обмежений вузьким класом об’єктів.
Важливо зазначити, що ця технологія не дає кінцевого відшліфованого результату, як статичне зображення чи відео. Натомість він генерує проміжний 3D-ресурс, який можна додатково удосконалити під час пост-продакшну або використати у виробничій лінії. Ця універсальність робить його цінним інструментом для різних додатків, від створення 3D-активів для відеоігор до оптимізації виробництва вмісту.
Незважаючи на перспективність моделей штучного інтелекту з перетворенням тексту в 3D, все ще є труднощі, які потрібно подолати. Однією з основних перешкод є необхідність звузити категорії об’єктів, які ШІ може ефективно генерувати. Без цього зосередженості штучному інтелекту важко досягти значущих результатів.
Крім того, доступна велика кількість наборів 3D-даних, але не всі вони придатні для використання після виробництва. Багато з них занадто шумні та важкі для практичного застосування. Ця проблема спонукала до пошуку високоякісних наборів даних, які могли б підтримувати розробку кращих моделей ШІ.
Крім того, створення моделей Text-to-3D, які генерувати активи підходить для конкретних завдань або програмне забезпечення є складним процесом. Це часто вимагає спеціалізованого підходу, оскільки «параметри» або специфікації значно відрізняються в різних програмах.
У сфері розробки Text-to-3D нерідко зустрічаються деякі поширені хибні уявлення. Для багатьох розробників концепція 3D може здатися такою ж невловимою, як і звичайна річ хмара балів. Грані, ребра, вершини, UV, Tris/Quads та інші фундаментальні елементи іноді не помічаються, залишаючи прогалину в розумінні. Це схоже на те, що розглядати зображення як не що інше, як сітку пікселів, не звертаючи уваги на складніші аспекти, такі як альфа, Z-канал і компонування. Dall-E 3, відома фігура в цій галузі, знає про прозорість і альфа-версію, але скромно визнає, що альфа-канал залишається дещо загадковим. Результат? Комічне поєднання маневрування в стилі Photoshop під час спроби видалити фони. Ми досліджуємо ці помилкові уявлення, щоб пролити світло на основні основи розробки Text-to-3D.
Останні новини про модель ШІ з перетворенням тексту в 3D
- Google представив TextMesh, новий метод перетворення тексту в 3D, який покращує Stable Diffusionгенерація моделі тексту в 3D. Цей метод генерує кілька ракурсів із 2D-вхідних даних і використовує підхід Neural Radiance Fields (NeRF) для створення 3D-сітки. TextMesh пропонує зручний вихід, реалістичні тривимірні сітки та уникає ефектів високої насиченості. Структура SDF покращує текстуру, покращуючи чіткість і уникаючи перенасиченості.
- Nvidia запустила Magic3D, програмне забезпечення для створення тексту в 3D-вміст, яке перетворює текстові описи в 3D-цифрові моделі. Програмне забезпечення використовує нейронну мережу, навчену на великому наборі даних 3D-моделей, і може створювати 3D-моделі з одного 2D-зображення або серії 2D-зображень. Він пропонує користувачам нові способи керування 3D-синтезом і може створювати високоякісні 3D-моделі вдвічі швидше, ніж DreamFusion.
- Google розробив нейронну мережу під назвою DreamFusion, який може генерувати 3D-моделі з текстових описів за допомогою попередньо підготовленої 2D-моделі дифузії тексту в зображення. Цей метод усуває обмеження великомасштабних наборів даних і ефективних архітектур 3D-даних, що зменшують шум. DreamFusion використовує градієнтний спуск для оптимізації випадково ініціалізованої 3D-моделі, в результаті чого створюються 3D-моделі, які можна повторно висвітлювати, із високоточним виглядом, глибиною та нормалями. Система використовує Score Distillation Sampling (SDS) для оптимізації зразків у будь-якому просторі параметрів, наприклад у просторі 3D.
Останні публікації в соціальних мережах про модель AI, що перетворює текст у 3D
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
інші статті
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
