PIFu হল 3D ফটোগ্রাফের উপর ভিত্তি করে একজন ব্যক্তির 2D মডেল তৈরি করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেম

আমেরিকার বেশ কয়েকটি বিশ্ববিদ্যালয়ের একদল গবেষক একটি প্রকল্প প্রকাশ করেছেন PIFu (পিক্সেল-অ্যালাইনড ইমপ্লিসিট ফাংশন), যা আপনাকে এক বা একাধিক দ্বি-মাত্রিক ছবি থেকে একজন ব্যক্তির 3D মডেল তৈরি করতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি প্রয়োগ করতে দেয়। সিস্টেমটি আপনাকে জটিল পোশাকের বিকল্পগুলি পুনরুদ্ধার করতে দেয়, যেমন pleated স্কার্ট এবং হিল এবং বিভিন্ন চুলের স্টাইল, স্বাধীনভাবে টেক্সচার এবং আকৃতি পুনরুদ্ধার করে প্রজেকশনের অদৃশ্য জায়গায় যেখান থেকে 3D মডেল তৈরি করা হয়েছে। চূড়ান্ত 3D মডেলের গুণমান এবং বিস্তারিত বাড়াতে, বিভিন্ন কোণ থেকে বেশ কিছু ছবি ব্যবহার করা যেতে পারে। PyTorch ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে পাইথনে প্রজেক্ট কোড লেখা হয়েছে এবং দ্বারা বিতরণ এমআইটি লাইসেন্সের অধীনে।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক একটি ত্রিমাত্রিক বিন্যাস পুনর্গঠনের জন্য একটি উত্স হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা আপনাকে বিদ্যমান বস্তুর বিভিন্ন সংস্করণে প্রশিক্ষিত একটি মডেল থেকে শুরু করে সর্বাধিক সম্ভাব্য আকৃতি নির্বাচন করতে এবং লুকানো উপাদানগুলি আবিষ্কার করতে দেয়। সমান্তরালভাবে, প্রকল্পটি প্রদত্ত 2D চিত্রের টেক্সচারের সাথে ফলাফলের ভলিউম্যাট্রিক বিন্যাসের সাথে মিল করার জন্য একটি অ্যালগরিদম প্রদান করে, যা 3D চিত্রের পিক্সেলগুলিকে XNUMXD অবজেক্টে তাদের অবস্থান অনুসারে সারিবদ্ধ করে এবং সম্ভবত অনুপস্থিত টেক্সচার তৈরি করে। যে কোন ছবি এনকোড করা যাবে কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কজন্য
পৃষ্ঠ পুনর্গঠন প্রয়োগ স্থাপত্য "স্তুপীকৃত বালিঘড়ি", ক
আর্কিটেকচার-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্ক টেক্সচার ম্যাচিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয় সাইকেলগ্যান.

গবেষকদের দ্বারা ব্যবহৃত রেডিমেড প্রশিক্ষিত মডেল উপলব্ধ বিনামূল্যে ডাউনলোডের জন্য উপলব্ধ, কিন্তু প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত কাঁচা ডেটা ব্যক্তিগত থেকে যায় কারণ এটি বাণিজ্যিক 3D স্ক্যানের উপর ভিত্তি করে। মডেলের স্ব-প্রশিক্ষণের জন্য একটি উত্স হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে 3D মডেল ডাটাবেস Renderpeople প্রকল্পের লোকজন।

উত্স: opennet.ru