पीआईएफयू 3डी तस्वीरों के आधार पर किसी व्यक्ति का 2डी मॉडल बनाने के लिए एक मशीन लर्निंग सिस्टम है

कई अमेरिकी विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक परियोजना प्रकाशित की पीआईएफयू (पिक्सेल-एलाइन्ड इम्प्लिसिट फ़ंक्शन), जो आपको एक या अधिक द्वि-आयामी छवियों से किसी व्यक्ति का 3डी मॉडल बनाने के लिए मशीन लर्निंग विधियों को लागू करने की अनुमति देता है। सिस्टम आपको जटिल कपड़ों के विकल्पों, जैसे कि प्लीटेड स्कर्ट और हील्स, और विभिन्न हेयर स्टाइल को फिर से बनाने की अनुमति देता है, जो प्रक्षेपण में अदृश्य क्षेत्रों में स्वतंत्र रूप से बनावट और आकार को बहाल करता है, जहां से 3 डी मॉडल बनाया गया है। अंतिम 3डी मॉडल की गुणवत्ता और विवरण बढ़ाने के लिए, विभिन्न कोणों से कई छवियों का उपयोग किया जा सकता है। प्रोजेक्ट कोड PyTorch फ्रेमवर्क का उपयोग करके Python में लिखा गया है द्वारा वितरित एमआईटी लाइसेंस के तहत।

एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग त्रि-आयामी लेआउट के पुनर्निर्माण के लिए एक स्रोत के रूप में किया जाता है, जो आपको मौजूदा वस्तुओं के विभिन्न संस्करणों पर प्रशिक्षित मॉडल से शुरू करके, सबसे संभावित आकार का चयन करने और छिपे हुए तत्वों का आविष्कार करने की अनुमति देता है। समानांतर में, प्रोजेक्ट प्रदान की गई 2डी छवियों में बनावट के साथ परिणामी वॉल्यूमेट्रिक लेआउट के मिलान के लिए एक एल्गोरिदम प्रदान करता है, जो 3डी छवि के पिक्सल को XNUMXडी ऑब्जेक्ट पर उनकी स्थिति के अनुसार संरेखित करता है और सबसे अधिक संभावित लापता बनावट उत्पन्न करता है। किसी भी छवि को एन्कोड किया जा सकता है दृढ़ तंत्रिका नेटवर्कके लिए
सतह पुनर्निर्माण अनुप्रयुक्त वास्तुकला "स्टैक्ड घंटाघर", ए
बनावट मिलान के लिए वास्तुकला-आधारित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है साइकिलगैन.

शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किया गया तैयार प्रशिक्षित मॉडल उपलब्ध मुफ़्त डाउनलोड के लिए उपलब्ध है, लेकिन प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाने वाला कच्चा डेटा निजी रहता है क्योंकि यह व्यावसायिक 3डी स्कैन पर आधारित है। मॉडल के स्व-प्रशिक्षण के लिए एक स्रोत के रूप में उपयोग किया जा सकता है 3डी मॉडल डेटाबेस रेंडरपीपल प्रोजेक्ट के लोग।

स्रोत: opennet.ru