PIFu 3D फोटोहरूमा आधारित व्यक्तिको 2D मोडेल निर्माण गर्ने मेसिन लर्निङ प्रणाली हो

धेरै अमेरिकी विश्वविद्यालयका अनुसन्धानकर्ताहरूको समूहले एउटा परियोजना प्रकाशित गरेको छ PIFu (Pixel-Aligned Implicit Function), जसले तपाईंलाई एक वा बढी दुई-आयामी छविहरूबाट व्यक्तिको 3D मोडेल निर्माण गर्न मेसिन लर्निङ विधिहरू लागू गर्न अनुमति दिन्छ। प्रणालीले तपाईंलाई जटिल कपडा विकल्पहरू पुन: सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ, जस्तै pleated स्कर्ट र हिलहरू, र विभिन्न केश शैलीहरू, 3D मोडेल निर्माण गरिएको प्रक्षेपणमा अदृश्य क्षेत्रहरूमा बनावट र आकारलाई स्वतन्त्र रूपमा पुनर्स्थापित गर्दै। अन्तिम 3D मोडेलको गुणस्तर र विवरण बढाउन, विभिन्न कोणबाट धेरै छविहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। परियोजना कोड PyTorch फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर पाइथन मा लेखिएको छ र द्वारा वितरित MIT लाइसेन्स अन्तर्गत।

तीन-आयामी लेआउटको पुनर्निर्माणको लागि एक तंत्रिका सञ्जाल स्रोतको रूपमा प्रयोग गरिन्छ, जसले तपाईंलाई अवस्थित वस्तुहरूको विभिन्न संस्करणहरूमा प्रशिक्षित मोडेलबाट सुरु गरी सबैभन्दा सम्भावित आकार चयन गर्न र लुकेका तत्वहरू आविष्कार गर्न अनुमति दिन्छ। समानान्तरमा, परियोजनाले उपलब्ध गराइएका 2D छविहरूमा बनावटसँग नतिजा भोल्युमेट्रिक लेआउट मिलाउनको लागि एल्गोरिदम प्रदान गर्दछ, जसले 3D छविको पिक्सेलहरूलाई XNUMXD वस्तुमा तिनीहरूको स्थिति अनुसार पङ्क्तिबद्ध गर्दछ र सम्भवतः हराएको बनावटहरू उत्पन्न गर्दछ। कुनै पनि छवि इन्कोड गर्न सकिन्छ convolutional तंत्रिका नेटवर्कको लागी
सतह पुनर्निर्माण लागू वास्तुकला "स्ट्याक गरिएको घडी", क
वास्तुकलामा आधारित न्यूरल नेटवर्क बनावट मिलानको लागि प्रयोग गरिन्छ साइकल GAN.

अनुसन्धानकर्ताहरू द्वारा प्रयोग गरिएको तयार-निर्मित प्रशिक्षित मोडेल उपलब्ध छ नि: शुल्क डाउनलोडको लागि उपलब्ध छ, तर प्रशिक्षणको लागि प्रयोग गरिएको कच्चा डाटा निजी रहन्छ किनकि यो व्यावसायिक 3D स्क्यानमा आधारित हुन्छ। मोडेलको आत्म-प्रशिक्षणको लागि स्रोतको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ 3D मोडेल डाटाबेस Renderpeople परियोजनाका मानिसहरू।

स्रोत: opennet.ru