Eine Gruppe von Forschern aus mehreren amerikanischen UniversitĂ€ten hat ein Projekt veröffentlicht (Pixel-Aligned Implicit Function), das es ermöglicht, Methoden des maschinellen Lernens zur Erstellung eines 3D-Modells einer Person aus einem oder mehreren zweidimensionalen Bildern anzuwenden. Das System kann komplexe Varianten von Kleidung, wie z.B. gefaltete Röcke und High-Heels, sowie verschiedene Frisuren nachbilden, indem es selbststĂ€ndig die Textur und Form in Bereichen wiederherstellt, die in der 2D-Projektion, von der das 3D-Modell erstellt wird, unsichtbar sind. Zur Verbesserung der QualitĂ€t und Detailgenauigkeit des endgĂŒltigen 3D-Modells können mehrere Bilder aus verschiedenen Perspektiven verwendet werden. Der Code des Projekts ist in Python unter Verwendung des PyTorch-Frameworks geschrieben. unter der MIT-Lizenz.
Als Quelle fĂŒr die Rekonstruktion des volumetrischen Modells wird ein neuronales Netzwerk verwendet, das die wahrscheinlichste Form auswĂ€hlen und verborgene Elemente basierend auf einem auf verschiedenen Varianten existierender Objekte trainierten Modell ergĂ€nzen kann. Gleichzeitig bietet das Projekt einen Algorithmus zur Zuordnung des erhaltenen volumetrischen Modells zu Texturen auf den bereitgestellten zweidimensionalen Bildern, der die 2D-Bildpixel gemÀà ihrer Position am 3D-Objekt ausrichtet und die wahrscheinlichsten fehlenden Texturen generiert. FĂŒr die Kodierung des Bildes kann jede , fĂŒr
Die angewendete Architektur zur Rekonstruktion der OberflĂ€che ist ââ, wĂ€hrend
fĂŒr die Zuordnung der Texturen ein neuronales Netzwerk auf Basis der Architektur .
Verwendete Forscher ein fertiges, vortrainiertes Modell zur freien Nutzung, jedoch bleiben die Ausgangsdaten, auf denen das Training basierte, geschlossen, da sie auf Ergebnissen kommerzieller 3D-Scans beruhen. Als Quelle fĂŒr das selbststĂ€ndige Training des Modells kann eine Menschen von der Renderpeople-Projekt.

Quelle: opennet.ru
