Amerikanın bir neçə universitetindən olan bir qrup tədqiqatçı layihə dərc edib (Pixel-Aligned Implicit Function) bir və ya bir neçə iki ölçülü təsvirdən insanın 3D modelini qurmaq üçün maşın öyrənmə üsullarını tətbiq etməyə imkan verir. Sistem 3D modelin qurulduğu proyeksiyada görünməyən sahələrdə müstəqil olaraq büzməli ətəklər və dabanlar, müxtəlif saç düzümləri kimi mürəkkəb geyim variantlarını yenidən yaratmağa imkan verir. Son 3D modelin keyfiyyətini və təfərrüatını artırmaq üçün müxtəlif bucaqlardan bir neçə şəkil istifadə edilə bilər. Layihə kodu PyTorch çərçivəsindən istifadə edərək Python-da yazılmışdır və MIT lisenziyası altında.
Mövcud obyektlərin müxtəlif versiyalarında öyrədilmiş modeldən başlayaraq, ən çox ehtimal olunan formanı seçməyə və gizli elementləri icad etməyə imkan verən üçölçülü planın yenidən qurulması üçün mənbə kimi neyron şəbəkədən istifadə olunur. Paralel olaraq, layihə, 2D təsvirin piksellərini 3D obyektindəki vəziyyətinə uyğun olaraq uyğunlaşdıran və ən çox ehtimal olunan çatışmayan fakturaları yaradan XNUMXD təsvirlərdə əldə edilən həcmli düzümü fakturalarla uyğunlaşdırmaq üçün alqoritm təqdim edir. İstənilən şəkil kodlaşdırıla bilər üçün
səthin yenidən qurulması tətbiqi memarlıq "", a
arxitektura əsaslı neyron şəbəkəsi faktura uyğunluğu üçün istifadə olunur .
Tədqiqatçılar tərəfindən istifadə edilən hazır öyrədilmiş model pulsuz yükləmək üçün mövcuddur, lakin təlim üçün istifadə edilən xam məlumatlar kommersiya 3D skanlarına əsaslandığı üçün məxfi olaraq qalır. Modelin öz-özünə hazırlanması üçün mənbə kimi istifadə edilə bilər Renderpeople layihəsindən olan insanlar.
Mənbə: opennet.ru