Magic3d:3D模型智能生成应用

 
产品介绍
    • 名称
          Magic3d
    • 成立/上线时间
          2023年2月
    • 具体描述
           这是一个可以从文字描述中生成3D模型的AI模型。 第一阶段,研究团队使用eDiff-I作为低分辨率文本-图像
    扩散先验。通过优化Instant NGP获得初始3D表 示。 之后通过反复抽样和渲染低分辨率图像,不断计算Score
    Distillation Sampling的损失来训练Instant NGP。优化后使用DMTet,从Instant NGP中提取一个粗略模型,
    并使用哈希网格和稀疏加速结构对其进行加速。该扩散先验用于计算场景的梯度,根据64×64的低分辨率图像
    在渲染图像上定义的损失进行建模。第二阶段,研究团队使用高分辨率潜在扩散模型(LDM),不断抽样和渲
    染第一阶段的粗略模型。通过交互渲染器进行优化,反向生成512×512的高分辨率渲染图像。
团队介绍
    • 创始人
           GPU制造商Nvidia
    • 总部位置
          美国
产品功能】

 

 

  • Magic3D 还可以执行基于提示的 3D 网格编辑:给定低分辨率 3D 模型和基本提示,可以更改文本从而修改生成的模型内容。此外,作者还展示了保持画风,以及将 2D 图像样式应用于 3D 模型的能力。
 
  • Magic3D还可以对3D网格进行基于提示的实时编辑。想改变生成模型,只要改改文字提示,就能立即生成新的模型。
  • Magic3D可以在几代生成图像中均保留相同的主题(一般称为「一致性」),不会出现越画越离谱的情况,并将2D图像(如立体派绘画)的风格应用于3D模型。
  • 与DreamFusion使用文本到图像模型生成2D图像,然后优化为体积NeRF(神经辐射场)数据的方式类似,Magic3D同样是将低分辨率生成的粗略模型优化为高分辨率的精细模型,由此产生的Magic3D方法,可以比DreamFusion更快地生成3D目标。

AIGC是人工智能领域中的一种创新技术,其基本原理是利用人工智能技术中的“自然语言处理”、“机器学习”、“深度学习”等技术,对大量的语言数据进行深入分析、学习和模拟,从而实现对自然语言的理解和生成。简单来说,AIGC可以自动生成自然语言文本,包括文章、句子、评论等。

AIGC的出现具有重要的意义,它不仅可以提高人们的工作效率,还可以促进跨语言、跨文化交流。AIGC可以自动生成多种语言的文本,这有助于解决不同语言之间的交流障碍。另外,AIGC也可以用于智能客服、智能问答、智能推荐等应用场景中,提高用户体验和服务质量。

AIGC的出现还带来了很多变化,其中最明显的是文本生成方面的变化。AIGC可以根据给定的输入数据,通过模型和算法自动生成文本,这比传统的手写文本更加快速、准确和全面。此外,AIGC也可以用于图像生成、音频生成等领域,比如基于文本生成的图像、语音合成等。

AIGC在多个领域都有广泛的应用,其中比较厉害的领域包括:

  1. 新闻媒体:利用AIGC技术可以快速生成新闻稿件、摘要、标题等内容,大大提高了新闻媒体的效率和准确性。比如,《华尔街日报》就使用AIGC技术来生成新闻稿件。
  2. 智能制造:AIGC技术可以帮助制造业实现智能化生产和管理,包括智能机器人、自适应控制系统、智能品质管理等,提高生产效率和质量。
  3. 智能交通:AIGC技术可以帮助交通领域实现智能化的交通管理和安全控制,包括自动驾驶、智能交通控制、智能路况预测等,提高交通效率和安全性。
  4. 智慧城市:AIGC技术可以帮助城市实现智慧化管理和服务,包括智能公共交通、智能安防、智能环境监测等。

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