Nvidia kompaniyasi Magic3D nomli yangi matnni 3Dga mazmunli yaratuvchisini taqdim etdi
Qisqacha
Nvidia dizaynerlarga 3D-kontentni tezroq yaratishga yordam berish uchun Magic3D-ni ishga tushiradi
Nvidia bor e'lon Magic3D, matndan 3Dga kontent yaratish dasturi. Dasturiy ta'minot ob'ektlarning matnli tavsiflarini uch o'lchovli (3D) raqamli modellarga aylantiradi. Dasturiy ta'minot 3D modellarining katta ma'lumotlar to'plamida o'qitilgan neyron tarmoqqa asoslangan. U qila oladi ishlab Bitta 3D tasvir yoki 2D tasvirlar seriyasidan 2D modellar.
Magic3D - yuqori sifatli 3D mesh modellarini ishlab chiqaradigan yangi matndan 3Dga tarkib yaratish vositasi. Biz foydalanuvchilarga 3D sintezini boshqarishning yangi usullarini taqdim etamiz, tasvirni konditsionerlash texnikasi va tezkor tahrirlash yondashuvini birlashtirib, turli ijodiy ilovalar uchun yangi imkoniyatlar ochamiz. Matn kiritish takliflaridan Magic3D eng yuqori sifatli 3D teksturali mash modellarini ishlab chiqishi mumkin. U past va yuqori aniqlikdagi diffuziya avariyalarini birlashtirib, maqsadli materialning 3D ko'rinishini o'rganish uchun qo'poldan nozikgacha texnikadan foydalanadi. Magic3D 3D-materiallarni DreamFusiondan ikki baravar tezroq va sakkiz baravar yaxshi rezolyutsiya nazoratini yaratadi.
Ishlab chiquvchilar qo'pol modelni yaratgan asosiy matn so'rovining qismlarini o'zgartirishi mumkin, keyin tahrirlangan yuqori aniqlikdagi 3D to'rni yaratish uchun NeRF va 3D mesh modellarini nozik sozlashi mumkin.
U taqdim etilganlar bilan 3D modellarni optimallashtirishi mumkin diffuziyani so'raydi va sozlaydi DreamBooth bilan modellar mavzu misoli uchun kirish fotosuratlarini beradi. 3D modellar sub'ektning o'ziga xosligini samarali saqlab qolishi mumkin.
AI ikki bosqichli qo'poldan nozikgacha optimallashtirish tizimidan tez va mukammal sifatga ega bo'lgan matndan 3Dga material ishlab chiqarish uchun foydalanadi. Birinchi bosqichda qo'pol modelni ishlab chiqarishdan oldin u past aniqlikdagi diffuziyadan foydalanadi, keyin biz uni hash panjara va siyrak tezlashtirish strukturasi yordamida tezlashtiramiz. Ikkinchi bosqichda model yuqori aniqlikdagi latent yordamida optimallashtirishni ta'minlash uchun qo'pol neyron tasvirdan ishga tushirilgan teksturali to'r modelidan foydalanadi. diffuziya modeli samarali differentsial ko'rsatuvchi bilan birgalikda.
Ko'proq o'qing:
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
Boshqa maqolalar
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
