Usa ka grupo sa mga tigdukiduki gikan sa daghang mga unibersidad sa Amerika nagpatik sa usa ka proyekto (Pixel-Aligned Implicit Function), nga nagtugot kanimo sa paggamit sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina aron makahimo og 3D nga modelo sa usa ka tawo gikan sa usa o labaw pa nga duha ka dimensyon nga mga hulagway. Gitugotan ka sa sistema nga maghimo pag-usab sa komplikado nga mga kapilian sa sinina, sama sa mga pleated nga palda ug tikod, ug lainlaing mga estilo sa buhok, nga independente nga nagpahiuli sa texture ug porma sa mga lugar nga dili makita sa projection diin gitukod ang 3D nga modelo. Aron madugangan ang kalidad ug detalye sa katapusang modelo sa 3D, daghang mga imahe gikan sa lainlaing mga anggulo ang magamit. Ang code sa proyekto gisulat sa Python gamit ang PyTorch framework ug ubos sa lisensya sa MIT.
Ang usa ka neural network gigamit isip usa ka tinubdan alang sa pagtukod pag-usab sa usa ka three-dimensional nga layout, nga nagtugot kanimo sa pagpili sa labing lagmit nga porma ug pag-imbento sa mga tinago nga mga elemento, sugod sa usa ka modelo nga gibansay sa nagkalain-laing mga bersyon sa kasamtangan nga mga butang. Sa susama, ang proyekto naghatag usa ka algorithm alang sa pagpares sa resulta nga volumetric nga layout nga adunay mga texture sa gihatag nga 2D nga mga imahe, nga nag-align sa mga pixel sa 3D nga imahe sumala sa ilang posisyon sa XNUMXD nga butang ug nagmugna sa labing lagmit nga nawala nga mga texture. Ang bisan unsang imahe mahimong ma-encode para
pag-usab sa ibabaw nga gigamit nga arkitektura "", a
Ang neural network nga nakabase sa arkitektura gigamit alang sa pagpares sa texture .
Ang andam nga gibansay nga modelo nga gigamit sa mga tigdukiduki magamit alang sa libre nga pag-download, apan ang hilaw nga datos nga gigamit alang sa pagbansay nagpabilin nga pribado tungod kay kini gibase sa komersyal nga 3D scan. Mahimong gamiton isip tinubdan sa pagbansay sa kaugalingon sa modelo mga tawo gikan sa proyekto sa Renderpeople.
Source: opennet.ru