PIFu — ein Machine-Learning-System zur Erstellung eines 3D-Modells eines Menschen basierend auf 2D-Bildern.

Eine Gruppe von Forschern aus mehreren amerikanischen UniversitĂ€ten hat ein Projekt veröffentlicht PIFu (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. wird unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt. unter der MIT-Lizenz.

PIFu - ein System des maschinellen Lernens zum Erstellen von 3D-Modellen von Menschen basierend auf 2D-Fotos.

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 gemĂ€ĂŸ ihrer Position am 3D-Objekt ausrichtet und die wahrscheinlichsten fehlenden Texturen generiert. FĂŒr die Kodierung des Bildes kann jede Faltungsneuronales Netzwerk, fĂŒr
Die angewendete Architektur zur Rekonstruktion der OberflĂ€che ist „Stacked hourglass“, wĂ€hrend
fĂŒr die Zuordnung der Texturen ein neuronales Netzwerk auf Basis der Architektur CycleGAN.

PIFu - ein System des maschinellen Lernens zum Erstellen von 3D-Modellen von Menschen basierend auf 2D-Fotos.

Verwendete Forscher ein fertiges, vortrainiertes Modell verfĂŒgbar 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 Datenbank mit 3D-Modellen Menschen von der Renderpeople-Projekt.

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Quelle: opennet.ru

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