Нова технологія NVIDIA перетворює 2D-зображення на 3D-меші, готові до редагування

NVIDIA показала свою нову технологію перетворення 2D-зображень на 3D-моделі та меші для графічних рушіїв. Вона називається NVIDIA 3D MoMa, компанія презентувала цей метод на конференції, присвяченій комп’ютерному зору. Подія відбувалася у Новому Орлеані, тож для прикладу розробники використали зображення музичних джазових інструментів.

«Метод NVIDIA 3D MoMa дасть можливість архітекторам, дизайнерам, концептуальним художникам і розробникам ігор швидко імпортувати об’єкт у графічний рушій, щоб почати працювати з ним, змінюючи масштаб, матеріал або експериментуючи з різними світловими ефектами», — зазначає NVIDIA.

Щоб продемонструвати роботу MoMa, команда зібрала зображення п’яти інструментів: труби, тромбона, саксофона, ударної установки та кларнета. Загалом вийшло 100 зображень з різних ракурсів. Потім їх перетворили у тривимірні меші за допомогою MoMa та відредагували за допомогою Omniverse. NVIDIA 3D MoMa створює трикутні меші протягом години на одному графічному процесорі NVIDIA Tensor Core.

«Ігрові студії зазвичай створюють такі 3D-об’єкти за допомогою складних методів фотограмметрії, що вимагають багато часу та ручних зусиль. Останні роботи в області нейронного випромінювання можуть швидко створити 3D-репрезентації об’єкта або сцени, але не у форматі трикутних мешів, який можна легко редагувати», — додають розробники.

Детальніше про розробку NVIDIA можна дізнатися у документі, який опублікували дослідники.

Раніше компанія представила нейромодель, що за секунди перетворює фото на 3D-сцену.

Підписуйтеся на Telegram-канал @gamedev_dou, щоб не пропустити найважливіші статті і новини.

👍ПодобаєтьсяСподобалось1
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

А якщо поєднати із терагерцевими сканерами то можна всілякі штуки ін-віво моделити, без необхідності тримати пацієнта в середині апарату КТ або МРТ (мабуть)

Фотограметрія через аі

А сам меш показати?

Приклади з дослідження можна подивитися ось тут: nvlabs.github.io/nvdiffrec і тут: nvlabs.github.io/...​vdiffrec/assets/paper.pdf

Підписатись на коментарі