{"id":85284,"date":"2020-06-14T19:42:01","date_gmt":"2020-06-14T17:42:01","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/pifu-sistema-mashinnogo-obucheniya-dlya-postroeniya-3d-modeli-cheloveka-na-osnove-2d-snimkov"},"modified":"2020-06-14T19:42:01","modified_gmt":"2020-06-14T17:42:01","slug":"pifu-sistema-mashinnogo-obucheniya-dlya-postroeniya-3d-modeli-cheloveka-na-osnove-2d-snimkov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/pifu-sistema-mashinnogo-obucheniya-dlya-postroeniya-3d-modeli-cheloveka-na-osnove-2d-snimkov","title":{"rendered":"PIFu \u2014 ein Machine-Learning-System zur Erstellung eines 3D-Modells eines Menschen basierend auf 2D-Bildern.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Eine Gruppe von Forschern aus mehreren amerikanischen Universit\u00e4ten hat ein Projekt ver\u00f6ffentlicht PIFu<\/a><\/noindex> (Pixel-Aligned Implicit Function), das es erm\u00f6glicht, 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 R\u00f6cke und High-Heels, sowie verschiedene Frisuren nachbilden, indem es selbstst\u00e4ndig die Textur und Form in Bereichen wiederherstellt, die in der 2D-Projektion, von der das 3D-Modell erstellt wird, unsichtbar sind. Zur Verbesserung der Qualit\u00e4t und Detailgenauigkeit des endg\u00fcltigen 3D-Modells k\u00f6nnen 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.<\/a><\/noindex> unter der MIT-Lizenz.<\/p>\n

\"PIFu<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Als Quelle f\u00fcr die Rekonstruktion des volumetrischen Modells wird ein neuronales Netzwerk verwendet, das die wahrscheinlichste Form ausw\u00e4hlen und verborgene Elemente basierend auf einem auf verschiedenen Varianten existierender Objekte trainierten Modell erg\u00e4nzen kann. Gleichzeitig bietet das Projekt einen Algorithmus zur Zuordnung des erhaltenen volumetrischen Modells zu Texturen auf den bereitgestellten zweidimensionalen Bildern, der die 2D-Bildpixel gem\u00e4\u00df ihrer Position am 3D-Objekt ausrichtet und die wahrscheinlichsten fehlenden Texturen generiert. F\u00fcr die Kodierung des Bildes kann jede Faltungsneuronales Netzwerk<\/a><\/noindex>, f\u00fcr
\nDie Oberfl\u00e4che wurde mit der Architektur \u00abStacked hourglass<\/a><\/noindex>\u00bb, sowie
\n f\u00fcr die Zuordnung der Texturen ein neuronales Netzwerk auf Basis der Architektur CycleGAN<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

\"PIFu<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Verwendete Forscher ein fertiges, vortrainiertes Modell verf\u00fcgbar<\/a><\/noindex> zur freien Nutzung, jedoch bleiben die Ausgangsdaten, auf denen das Training basierte, geschlossen, da sie auf Ergebnissen kommerzieller 3D-Scans beruhen. Als Quelle f\u00fcr das selbstst\u00e4ndige Training des Modells kann eine Datenbank mit 3D-Modellen<\/a><\/noindex> Menschen von der Renderpeople-Projekt.<\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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Das System rekonstruiert komplexe Kleidungsvarianten, wie Faltenr\u00f6cke und Absatzschuhe, und verschiedene Frisuren, indem es selbstst\u00e4ndig Textur und Form in Bereichen wiederherstellt, die in der Projektion unsichtbar sind.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/pifu-sistema-mashinnogo-obucheniya-dlya-postroeniya-3d-modeli-cheloveka-na-osnove-2d-snimkov","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"de_DE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47PIFu \u2014 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 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