Un grup d'investigadors de diverses universitats nord-americanes va publicar un projecte (Funció implícita alineada amb píxels), que us permet aplicar mètodes d'aprenentatge automàtic per construir un model 3D d'una persona a partir d'una o més imatges bidimensionals. El sistema permet recrear opcions de roba complexes, com faldilles i talons plisats, i diversos pentinats, restaurant de manera independent la textura i la forma en zones invisibles a la projecció a partir de la qual es construeix el model 3D. Per augmentar la qualitat i el detall del model 3D final, es poden utilitzar diverses imatges des de diferents angles. El codi del projecte està escrit en Python utilitzant el framework PyTorch i sota la llicència MIT.
Una xarxa neuronal s'utilitza com a font per reconstruir un disseny tridimensional, que permet seleccionar la forma més probable i inventar elements ocults, a partir d'un model entrenat en diverses versions d'objectes existents. Paral·lelament, el projecte proporciona un algorisme per fer coincidir el disseny volumètric resultant amb textures a les imatges 2D proporcionades, que alinea els píxels de la imatge 3D segons la seva posició a l'objecte XNUMXD i genera les textures que falten més probables. Qualsevol imatge es pot codificar per
arquitectura aplicada a la reconstrucció de superfícies "", a
La xarxa neuronal basada en l'arquitectura s'utilitza per a la concordança de textures .
El model entrenat ja fet utilitzat pels investigadors està disponible per a la descàrrega gratuïta, però les dades en brut utilitzades per a la formació segueixen sent privades, ja que es basen en escanejos 3D comercials. Es pot utilitzar com a font d'autoformació del model persones del projecte Renderpeople.
Font: opennet.ru