Nvidia 進入 AI 生成 模型 領域 的 研究 , 直接 比 別人 多 一個 次 元 : 一句 描述 生成 3D 模型。

3 D應用。

然而 , 創建 專業 的 3D 內容 需要 很 的 藝術 藝術 與 素養 和 大量 大量 知識 人工 人工 這 項 工作 花費 大量 時間 和 和 來 來 來 這些 技能 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。 。。。。

需求 大 又 是 「勞動 密集型 行業」 , 那麼 有 沒 有 有 交給 ai 來 做 ?? 上 週五 , , , , 提交 到 預 印 版 平臺 平臺 平臺 論文 了 人們 的。 。。 。。 。。 。。 。。 。。 。。 。。 。。 。。

和 現在 流行 的 的 的 的 的 的 的 的 差不多 人們 只 只 輸入 段 文字 「一 隻 坐 在 藍色 箭毒 蛙」 , 能 為 你 你 產生 紋理 個 造型 俱全 的 的 的 3D 模型 出來 出來。。。

Magic 3D,以及 以及 將 2d 圖像 圖像 樣式 應用 應用 應用 應用 應用 應用 應用 應用 應用 應用 應用 應用 應用於用 3D 模型型

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stable spread.

nvidia

3d 生成 模型 的 方向 並 不 神秘 神秘 , 在 9 29 日 Google 曾經 過 一 款 文本 文本 產生 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 dreamfusion , nvidia 在 magic3d 的 研究 目標 直接 直接 是 以 以 該 方法 為 為 對象 對象 對象 對象 對象對象 對象 。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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類似於 dreamefusion 用 文本 產生 2D 圖像 , 再 將 其 最 佳 為 體積 體積 (神經 輻射 場) 資料 資料 流程 流程 , , , Magic3d 使用 兩 階段 生成 法 , , 用 低 解析度 生成 的 粗略 粗略 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型 模型再 再 最 佳 佳 到 更 高 高 高 的 的 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析 解析。。。

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Nvidia 的 方法 首先 使用 低 解析度 擴散 先 先 獲得 粗糙 模型 , , 使用 稀疏 格 結構 進行 進行 加速 粗略 表示 作為 初始 再 進一步 進一步 最 佳 佳 了 格 模型 , , 該 模型 模型 具有 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與 與與 與 高 高 高 高 高 解析度 擴散 模型 模型 高效 可 微分 算 繪 器。

Magic3d 可以 在 40 分鐘 內 創建 高 品質 的 的 3D 網 格 模型 比 比 比 比 比 比 比 比 比 比 比 快 快 快 2 倍 後者 後者 平均 需要 1.5 小時) , 同時 還 做到 做到 做到 了 了 了 了 了 了更 更 高 的 解析度 。。 統計 表明 表明 Dreamfusion , 61.7% 的 更 喜歡 喜歡 喜歡 喜歡 喜歡 喜歡 喜歡 Nvidia 的 方方 。

連同 圖像 調節 產生 功能, 新 技術 為 各種 創意 應用 開闢 了 新 途徑。

論文 下載 連結 : Magic3D: Create high-fidelity text-to-3D content

技術細節

Magic3d 可以 在 較 短 的 計算 時間 根據 文本 文本 文本 合成 高度 的 的 3D 模型 。magic3d 透過 改進 dreamfusion 中 的 幾 幾 個 主要 設計 選擇 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本 文本。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。

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None形狀 形狀 以及 高 解析度 細節 magic3d 方法 合成 8 倍 高 解析度 的 3D 內容 , 速度 也 DreamFusion 快 2 倍。

Magic3d 的 整 個 工作 流程 分為 兩 個 階段 : 在 第一 階段 , 該 研究 佳 佳 了 類似於 類似於 類似於 類似於 類似於 類似於 類似於 類似於 類似於 類似於 的 神經 場 表徵 表徵 表徵 表徵 表徵, 以 實現 實現 具有 基於 基於 雜 湊 網 網 格 (((((() 記憶 體 記憶 和 和 計算 的 高效 高效 場景 表徵 場景 表徵 場景 場景。。。。。。

在 第二 階段 該 方法 切換 到 到 網 表徵。 這個 步驟 很 很 它 允許 在 在 高 512 x 512 解析度 下 下 擴散 先驗 先驗 由於 由於 由於 3D 網 格 快速 圖形 圖形 繪 , , ,可以 即時 即時 即時 算 繪 高 圖像 , 因此 研究 利用 利用 的 高效 微分 算 繪 器 和 相機 寫 來 恢復 幾 何 中 中 中

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Three-dimensional

此外 , 該 研究 present 示 了用 對 3D vector 合成 過程 的 創造性 控制能力 , 如下 圖 1 所示。

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對比 實際 效果 效果 , , , , 的 研究 把 把 把 把 把 把 把 把 把 把 把 把 內容 進行 進行 平均 的 粗略 模型 生成 階段 花費 花費 15 分鐘 , 精細 訓練 了 了 了 25 分鐘 , 執行 均 均均8塊Nvidia A100 GPU上測得。

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當然,最早上線這項功能的可能會是Nvidia 自己的 Omniverse。

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