Matndan 3Dga AI modeli
Text-to-3D AI modeli nima?
Text-to-3D AI modeli - bu matn tavsiflari yoki ko'rsatmalarni uch o'lchovli (3D) vizual tasvirlar yoki modellarga tarjima qiladigan texnologiya. Ushbu AI modeli ob'ektlar, sahnalar yoki tushunchalarni tasvirlashi va uni mos keladigan 3D modeliga aylantirishi mumkin bo'lgan matn kiritishni qabul qilishi mumkin. U taqdim etilgan matn asosida 3D-kontentni yaratish uchun ilg'or algoritmlardan foydalangan holda tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va kompyuter grafikasi kesishmasida ishlaydi.
| tegishli: 10-yilda 3+ eng yaxshi AI 2023D generatorlari: matndan 3Dga, tasvirdan 3Dga, videodan 3Dga |
Matndan 3Dga AI modeli haqida tushuncha
Matndan 3Dga AI modelini tushunish matn ma'lumotlarini 3D shakl va tuzilmalarga qanday izohlashi va o'zgartirishining asosiy mexanizmlarini tushunishni o'z ichiga oladi. Bu NLP texnikasi, 3D modellashtirish va ushbu vazifa uchun ishlatiladigan maxsus model arxitekturasini bilishni talab qiladi. Ushbu sun'iy intellekt modellari turli sohalardagi ilovalarni topadi, jumladan, kompyuter yordamida dizayn, virtual haqiqat, o'yin va arxitektura vizualizatsiyasi, matn tavsiflari va aniq 3D tasvirlar o'rtasida uzluksiz tarjima qilish imkonini beradi.
Matndan 3Dga dunyo
Turli platformalarda matn tavsiflaridan yoki hatto bitta tasvirdan 3D modellarni yaratish bo'yicha munozaralar ko'payib bormoqda, bu esa imkoniyatlar dunyosini ochishga va'da beradi. Ammo keling, qatlamlarni tozalab, uning ostida nima borligini bilib olaylik.
Avvalo, 3D nafaqat murakkab kosmik kemalar va aqlni hayratga soladigan simulyatsiyalar yashaydigan soha ekanligini tan olish kerak; u kundalik ilovalarning amaliy dunyosida ham yashaydi. Asosiysi, 3D to'rlarni, murakkab tarmoqlarni yaratishni o'z ichiga oladi defikeyingi manipulyatsiya va o'zaro ta'sirni ta'minlaydigan 3D ob'ektning tuzilishi. Hozirda mavjud ilmiy maqolalar va loyihalar biroz sodda qilib aytganda, matn yoki vizual kiritishni, turli burchaklardan bir nechta tasvirlarni yaratishni va keyin 3D rekonstruksiya qilish uchun fotogrammetriya, hisoblash sehrgarligi va mavjud texnikalarni qo'llashni o'z ichiga olgan usullarni taklif qiladi. ob'ekt kiritilgan ma'lumotlardan.
Ushbu yondashuvlar tekstura sifati va aniqligini oshirishda sezilarli yutuqlarga erishgan bo'lsa-da, hali ham davom etayotgan muammo bor. Savol tug'iladi, nima uchun bizga bu 3D modellar kerak? Ular onlayn-do'konlar uchun mahsulot tasvirlarini aylantirish kabi amaliy ilovalarni topsalar-da, 3D teksturasi va detallarining to'liq salohiyati ko'pincha to'liq foydalanilmaydi, natijada TikTok videolari va memlari dengizi paydo bo'ladi.
Matndan 3Dga AI modellari qanday ishlaydi?
Matndan 3Dga AI modellari matn tavsiflarini uch o‘lchamli (3D) tasvirlarga tarjima qilish potentsialiga e’tibor qaratmoqda. Ammo bu jarayon qanday ishlaydi va oldinda qanday qiyinchiliklar bor?
Jarayonni uchta asosiy bosqichga bo'lish mumkin. Birinchidan, AI modeli ma'lum ma'lumotlar to'plamiga asoslangan 3D ob'ektning ma'lum bir sinfini yoki turini tanib olishga o'rgatiladi. U ma'lumotlar to'plamini va uning xususiyatlarini tahlil qiladi defiBu sinfga ushbu toifadagi ob'ektlar qanday tuzilganligini tushunishga imkon beradi. Bu qadam AIning kelajakdagi 3D avlodi uchun poydevor yaratadi.
Ikkinchi bosqich mavjud 3D modellardan ma'lumotnoma sifatida foydalanishni o'z ichiga oladi. Ushbu modellar sun'iy intellekt uchun shablon bo'lib, unga o'xshash atributlar va tuzilmalarga ega yangi 3D ob'ektlarni yaratishga imkon beradi. Ushbu ma'lumotnomaga asoslangan yondashuv ishlab chiqarish jarayonini soddalashtiradi va chiqishda izchillikni saqlashga yordam beradi.
Uchinchi qadam biroz ixtisoslashgan va birinchi navbatda inson avatarlari kabi toifalarga tegishli. Bu erda sun'iy intellekt har xil turdagi boshlar kabi 3D modellarning muayyan sinflariga e'tibor qaratadi. 3D boshlarining katta maʼlumotlar toʻplamini yaratish va unga AIni oʻrgatish orqali ishlab chiquvchilar real 3D boshlarini samarali yaratishi mumkin. Ushbu yondashuv yuqori sifatli to'rlarni keltirib chiqarsa-da, u ob'ektlarning tor sinfi bilan cheklangan.
Shuni ta'kidlash kerakki, ushbu texnologiya statik tasvir yoki video kabi yakuniy, sayqallangan natijani keltirmaydi. Buning o'rniga u post-ishlab chiqarishda yanada takomillashtirilishi yoki ishlab chiqarish quvurida ishlatilishi mumkin bo'lgan oraliq 3D aktivni yaratadi. Ushbu ko'p qirralilik uni video o'yinlar uchun 3D-aktivlarni yaratishdan tortib kontent ishlab chiqarishni soddalashtirishgacha bo'lgan turli ilovalar uchun qimmatli vositaga aylantiradi.
Text-to-3D AI modellari va'da qilinganiga qaramay, hali ham engish kerak bo'lgan qiyinchiliklar mavjud. Asosiy to'siqlardan biri bu AI samarali yaratishi mumkin bo'lgan ob'ektlar toifalarini qisqartirish zarurati. Bu e'tiborsiz, AI uchun mazmunli natijalar berishi qiyin.
Bundan tashqari, ko'plab 3D ma'lumotlar to'plamlari mavjud, ammo ularning hammasi ham ishlab chiqarishdan keyingi foydalanish uchun mos emas. Ko'pchilik amaliy dasturlar uchun juda shovqinli va og'ir. Ushbu muammo AI modellarini ishlab chiqishni qo'llab-quvvatlaydigan yuqori sifatli ma'lumotlar to'plamini izlashga undadi.
Bundan tashqari, matndan 3Dga modellarni yaratish aktivlarni yaratish muayyan vazifalar yoki dasturiy ta'minot uchun mos bo'lgan murakkab jarayon. Bu ko'pincha maxsus yondashuvni talab qiladi, chunki "parametrlar" yoki spetsifikatsiyalar turli ilovalar orasida sezilarli darajada farq qiladi.
Text-to-3D-ni ishlab chiqish sohasida ba'zi bir noto'g'ri tushunchalarga duch kelish odatiy hol emas. Ko'pgina ishlab chiquvchilar uchun 3D tushunchasi oddiygina tushunarsiz bo'lib tuyulishi mumkin bulut ballar soni. Yuzlar, qirralar, cho'qqilar, UV, Tris/Quadlar va boshqa asosiy elementlar ba'zan e'tibordan chetda qolib, tushunishda bo'shliq qoldiradi. Bu Alpha, Z-kanal va kompozitsiya kabi murakkab jihatlarga unchalik e'tibor bermasdan, tasvirni piksellar to'plamidan boshqa narsa sifatida ko'rib chiqishga o'xshaydi. Dall-E 3, bu sohada taniqli shaxs, shaffoflik va alfa haqida biladi, lekin kamtarlik bilan alfa kanali biroz jumboq bo'lib qolayotganini tan oladi. Natija? Fotoshop uslubidagi manevrlarning kulgili aralashmasi fon rasmlarini olib tashlash. Biz Text-to-3D-ni rivojlantirishning asosiy asoslarini yoritish uchun ushbu noto'g'ri tushunchalarni ko'rib chiqamiz.
Text-to-3D AI modeli haqidagi so'nggi yangiliklar
- Google taqdim etdi TextMesh, yaxshilangan yangi matndan 3Dga usuli Stable Diffusion-matndan 3D modelga asoslangan. Ushbu usul 2D kiritishdan bir nechta burchaklarni hosil qiladi va 3D tarmoq yaratish uchun Neyron Radiance Fields (NeRF) yondashuvidan foydalanadi. TextMesh foydalanuvchilarga qulay chiqish, real 3D meshlarni taklif etadi va yuqori toʻyinganlik effektlaridan qochadi. SDF ramkasi teksturani yaxshilaydi, tiniqlikni oshiradi va ortiqcha to'yinganlikdan saqlaydi.
- Nvidia ishga tushirildi Magic3D, matn tavsiflarini 3D raqamli modellarga aylantiruvchi matndan 3Dga tarkib yaratish dasturi. Dasturiy ta'minot 3D modellarining katta ma'lumotlar to'plamida o'qitilgan neyron tarmoqdan foydalanadi va bitta 3D tasvirdan yoki bir qator 2D tasvirlardan 2D modellarni yaratishi mumkin. U foydalanuvchilarga 3D sintezini boshqarishning yangi usullarini taklif etadi va DreamFusiondan ikki baravar tez yuqori sifatli 3D mesh modellarini ishlab chiqarishi mumkin.
- Google nomli neyron tarmoqni ishlab chiqdi DreamFusion, bu oldindan tayyorlangan 3D matndan tasvirga diffuziya modeli yordamida matn tavsiflaridan 2D modellarni yaratishi mumkin. Ushbu usul keng ko'lamli ma'lumotlar to'plamlari cheklovlarini va 3D ma'lumotlar arxitekturasini samarali ravishda yo'q qiladi. DreamFusion tasodifiy ishga tushirilgan 3D modelni optimallashtirish uchun gradient tushishidan foydalanadi, buning natijasida yuqori aniqlik, chuqurlik va me'yorlarga ega bo'lgan 3D modellari paydo bo'ladi. Tizim 3D maydoni kabi har qanday parametr maydonida namunalarni optimallashtirish uchun Score Distillation Sampling (SDS) dan foydalanadi.
Matndan 3D AI modeliga oid soʻnggi ijtimoiy xabarlar
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.
