Американың бірнеше университеттерінің бір топ зерттеушілері жоба жариялады (Pixel-Aligned Implicit Function), ол бір немесе бірнеше екі өлшемді кескіндерден адамның 3D моделін құру үшін машиналық оқыту әдістерін қолдануға мүмкіндік береді. Жүйе 3D моделі құрастырылған проекцияда көрінбейтін аумақтардағы текстура мен пішінді дербес қалпына келтіре отырып, бүктелген юбкалар мен өкшелер және әртүрлі шаш үлгілері сияқты күрделі киімнің нұсқаларын қайта жасауға мүмкіндік береді. Соңғы 3D үлгісінің сапасы мен егжей-тегжейлілігін арттыру үшін әртүрлі бұрыштардағы бірнеше кескінді пайдалануға болады. Жоба коды PyTorch негізін пайдаланып Python тілінде жазылған және MIT лицензиясы бойынша.
Нейрондық желі үш өлшемді орналасуды қайта құрудың көзі ретінде пайдаланылады, ол бар нысандардың әртүрлі нұсқаларында үйретілген модельден бастап ең ықтимал пішінді таңдауға және жасырын элементтерді ойлап табуға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, жоба алынған көлемді орналасуды ұсынылған 2D кескіндеріндегі текстуралармен сәйкестендіру алгоритмін ұсынады, ол 3D кескінінің пикселдерін XNUMXD нысанындағы орнына сәйкес туралайды және ең ықтимал жетіспейтін текстураларды жасайды. Кез келген кескінді кодтауға болады , үшін
бетін қайта құру қолданбалы сәулет»«, А.
құрылымды сәйкестендіру үшін архитектураға негізделген нейрондық желі қолданылады .
Зерттеушілер пайдаланатын дайын дайындалған модель тегін жүктеп алуға болады, бірақ оқу үшін пайдаланылатын бастапқы деректер коммерциялық 3D сканерлеуге негізделгендіктен құпия болып қалады. Модельдің өзін-өзі жаттықтыру көзі ретінде пайдалануға болады Renderpeople жобасының адамдары.
Ақпарат көзі: opennet.ru