Год назад смотрел видео в youtube “Картинку в 3D объект с помощью нейронной сети”, которая из изображения делает 3D модели. Ссылка на видео https://youtu.be/vHYxAMVFOb4?si=Q5vIlqkqz-7TAUxC Из недостатков этой нейросети было долгое ожидание генерации 3d модели (1 день) и сумма за готовую 3d модель, которая сопоставима со стоимостью заказа 3D модели на фрилансе. Под этим видео был комментарий следующего характера «Скорее это не нейронка, а просто дешёвый труд”. На тот момент я тоже подумал, что скорее всего делают люди и моделят за деньги. Со временем мое мнение поменялось. За последнее время нейронные сети стремительно развиваются. И сегодня доступно несколько нейронных сетей которые генерируют 3д модель по изображению или текстовому описанию
По своей сути Большая Гауссова Модель — это тип нейронной сети, которая может обучаться и генерировать сложные трехмерные фигуры на основе простых входных параметров. По сути, она действует как своего рода цифровой скульптор или художник, используя вероятности и статистику, чтобы заполнить пробелы между известными точками данных и создать связное, цельное целое. В одной из недавних демонстраций исследователи использовали Большую Гауссову Модель для создания детальных реконструкций целых зданий всего лишь из нескольких фотографий, сделанных под разными углами. Анализируя закономерности и особенности, общие для нескольких изображений, модель смогла заполнить недостающие детали и создать полное и точное представление экстерьера здания.
Видео по созданию с помощью программы LUMA AI
Нейросеть PIFU - это алгоритм машинного обучения, который позволяет создавать 3D-модели человека на основе одной фотографии. Он был разработан в 2019 году командой ученых из Университета Цюриха в Швейцарии.
Процесс создания 3D модели с помощью PIFU начинается с загрузки фотографии человека в специальную программу для обработки изображений. Затем программа использует алгоритмы машинного обучения для анализа формы и пропорций лица на фотографии. На основе этих данных создается геометрическая модель, которая затем преобразуется в 3D модель.
Одной из особенностей PIFU является то, что он может создавать 3D модели людей с различными типами кожи, волос и глаз. Это позволяет создавать более реалистичные модели, которые могут быть использованы в различных областях, таких как медицина, кино и видеоигры.
Однако, следует отметить, что PIFU не является идеальным алгоритмом для создания 3D моделей людей. Он может иметь некоторые ограничения и ошибки, особенно если фотография не очень хорошего качества или если человек на фотографии имеет необычный тип лица или прическу. Кроме того, для создания 3D модели требуется достаточно высокое качество фотографии, чтобы алгоритмы могли точно проанализировать форму и пропорции лица.
ICON – революционная нейронная сеть, которая меняет традиционные методы создания трехмерных аватаров. В отличие от существующих методов, которые требуют либо постановочного 3D-сканирования, либо тщательно контролируемых двумерных изображений, ICON может создавать реалистичные 3D аватары из неограниченного количества реальных положений человека, используя только стандартные фотографии. ICON – Implicit Clothed humans Obtained from Normals (Неявные одетые люди, полученные от нормальных людей)
Попробовать нейросеть ICON https://hubai.ru/icon/
Создание 3D модели по текстовому запросу (описанию)
Мы рассказали Вам как нейросети могут создавать 3д модели по изображению. Но, нейросети способны не только создавать 3D модели из изображений, но и по текстовому описанию. Создание 3d моделей по текстовому описанию было лишь вопросом времени. Компания OpenAI создала генеративную нейросеть, которая способна преобразовывать текстовые промты в 3D-модели.
Нейросеть Shap E состоит из двух моделей: первая генерирует простое изображение на основе текстового запроса, а вторая — преобразовывает его в 3D-модель. Для этого она создает облака точек в пространстве, которые повторяют трёхмерную форму объекта.
Специалисты OpenAI обучили нейросеть Point-E создавать 3D-модели на массиве данных состоявшего из нескольких миллионов 3D объектов. В компании продолжат обучение алгоритмов, а также будут работать над тем, чтобы повысить качество детализации генерируемых моделей.
Нейросеть Shap-E с легкость генерирует предметы, скульптуры, архитектуру. И после повышения качества генерируемых 3д моделей в будущем это может пригодиться для 3D-печати. Или созданные нейросетью 3д модели будут появляться в виртуальных мирах,
В настоящее момент многие созданные нейросетью 3д модели из выглядят очень просто и даже примитивно, но потенциал этой нейросети весьма значителен.
TripoSR AI — уникальная платформа от компании Stability AI и Tripo AI, которая использует искусственный интеллект для создания первоклассных и удобных в использовании трехмерных моделей за считанные секунды! Благодаря современным методам синтеза и алгоритмам машинного обучения нейросеть TripoSR AI позволяет пользователям мгновенно преобразовывать тексты или визуальные изображения в сложные 3D-проекты, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для художественного творчества.
Попробовать нейросеть TripoSR https://hubai.ru/triposr/
Нейросеть для создания 3D модели с помощью карты глубины
Нейронная сеть, называемая генеративно-состязательной сетью (GAN), может быть обучена для преобразования двухмерных изображений в трехмерные модели. В данном случае нейросеть использует маску глубины изображения для определения глубины каждого пикселя на изображении. Затем эта информация используется для создания трехмерной модели, которая включает в себя текстуры и цвета, соответствующие исходному изображению.
Модель созданная при помощи нейрости с помощью карты глубины https://skfb.ly/oFoQz
Для обучения нейронной сети требуется большой набор данных, состоящий из пар изображений: двухмерного изображения и соответствующей ему трехмерной модели. Эти данные могут быть получены с помощью специальных 3D-сканеров или путем ручной работы.
После обучения, генеративно-состязательная сеть может быть использована для преобразования любого двухмерного изображения в трехмерную модель. Однако, следует учитывать, что результаты могут быть не очень точными, особенно если исходное изображение имеет низкое разрешение или содержит сложные детали.
Одним из основных преимуществ создания нейронных 3D-моделей является то, что оно устраняет многие ограничения, связанные с другими методами. Например, фотореалистичные 3D-модели, созданные традиционными методами, требуют обширных ресурсов, включая дорогостоящее оборудование, специализированное программное обеспечение и квалифицированных операторов. Более того, создание этих моделей вручную требует значительного времени и усилий, особенно для сложных сцен. Напротив, новый подход позволяет быстро и экономично создавать невероятно детализированные модели на основе базовых изображений. Это также облегчает создание динамических анимаций с участием виртуальных персонажей, которые убедительно двигаются и ведут себя.
Эта технология имеет множество практических применений в различных отраслях. Например, в сфере развлечений кинематографисты и игровые дизайнеры могут использовать Neural 3D Model Generation, чтобы воплощать в жизнь вымышленные миры и персонажей с большей легкостью и эффективностью, чем раньше. Между тем, преподаватели могут использовать его, чтобы предоставить учащимся интерактивную и увлекательную среду обучения, выходящую далеко за рамки простых учебников и слайд-шоу. Архитекторы и инженеры могут использовать его для виртуального тестирования проектов перед созданием физических прототипов, тем самым экономя ценные ресурсы и сводя к минимуму ошибки. Медицинские работники потенциально могут применять его для моделирования операций, помогая им в подготовке процедур и снижая риски во время реальных операций. Кроме того, розничные предприятия могут извлечь из этого выгоду, предлагая клиентам персонализированную демонстрацию продуктов удаленно через приложения дополненной реальности.
Несмотря на огромные перспективы, существует ряд проблем, которые необходимо преодолеть, прежде чем генерация нейронных 3D-моделей получит широкое распространение. Некоторые эксперты утверждают, что нынешний уровень точности все еще может не соответствовать определенным стандартам в конкретных областях. Более того, вычислительные требования для запуска алгоритмов могут существенно повлиять на производительность системы и энергопотребление, что требует мощной аппаратной настройки. Тем не менее, исследователи продолжают добиваться успехов в решении этих проблем, поэтому вполне вероятно, что в ближайшем будущем нас ждут дальнейшие улучшения.
В заключение отметим, что создание нейронных 3D-моделей — это инновационная и преобразующая технология, которая обещает изменить многие аспекты нашей жизни. По мере развития этой технологии мы ожидаем увидеть все более сложные и универсальные реализации, которые откроют множество новых приложений.
