Hópur vísindamanna frá nokkrum bandarískum háskólum birti verkefni (Pixel-Aligned Implicit Function), sem gerir þér kleift að beita vélrænum aðferðum til að smíða þrívíddarlíkan af einstaklingi úr einni eða fleiri tvívíðum myndum. Kerfið gerir þér kleift að endurskapa flókna fatnaðarvalkosti, eins og plíssuð pils og hæla, og ýmsar hárgreiðslur, sem endurheimtir sjálfstætt áferð og lögun á svæðum sem eru ósýnileg í vörpuninni sem þrívíddarlíkanið er byggt upp úr. Til að auka gæði og smáatriði loka 3D líkansins er hægt að nota nokkrar myndir frá mismunandi sjónarhornum. Verkefniskóðinn er skrifaður í Python með PyTorch ramma og undir MIT leyfi.
Tauganet er notað sem uppspretta til að endurbyggja þrívíddarskipulag, sem gerir þér kleift að velja líklegast lögun og finna upp falda þætti, byrjað á líkani sem er þjálfað á ýmsum útgáfum af fyrirliggjandi hlutum. Samhliða þessu býður verkefnið upp reiknirit til að samræma rúmmálsuppsetninguna sem myndast við áferð í meðfylgjandi 2D myndum, sem stillir pixla 3D myndarinnar í samræmi við staðsetningu þeirra á XNUMXD hlutnum og myndar líklegast áferð sem vantar. Hægt er að kóða hvaða mynd sem er fyrir
yfirborðsendurbygging notaður arkitektúr "“, a
Tauganet sem byggir á arkitektúr er notað til að passa áferð .
Tilbúið þjálfað líkan sem rannsakendur notuðu er fáanlegt fyrir ókeypis niðurhal, en hrá gögnin sem notuð eru til þjálfunar eru áfram einkarekin þar sem þau eru byggð á 3D skönnun í atvinnuskyni. Hægt að nota sem heimild fyrir sjálfsþjálfun líkansins fólk úr Renderpeople verkefninu.
Heimild: opennet.ru