د څو امریکایی پوهنتونونو د څیړونکو یوې ډلې یوه پروژه خپره کړه (Pixel-Aligned Implicit Function)، کوم چې تاسو ته اجازه درکوي د ماشین زده کړې میتودونه پلي کړئ ترڅو د یو یا ډیرو دوه اړخیزو عکسونو څخه د یو شخص 3D ماډل جوړ کړئ. سیسټم تاسو ته اجازه درکوي د جامو پیچلي انتخابونه بیا جوړ کړئ ، لکه خوش شوي سکرټونه او هیلونه ، او مختلف ویښتان سټایلونه ، په خپلواکه توګه د پروژیکشن کې د نه لیدو سیمو کې جوړښت او شکل بحالوي له کوم څخه چې 3D ماډل جوړ شوی. د وروستي 3D ماډل کیفیت او توضیحاتو لوړولو لپاره ، د مختلف زاویو څخه ډیری عکسونه کارول کیدی شي. د پروژې کوډ د PyTorch چوکاټ په کارولو سره په Python کې لیکل شوی او د MIT جواز لاندې.
عصبي شبکه د درې اړخیز ترتیب بیارغونې لپاره د سرچینې په توګه کارول کیږي ، کوم چې تاسو ته اجازه درکوي خورا احتمالي شکل غوره کړئ او پټ عناصر ایجاد کړئ ، د موجوده شیانو مختلف نسخو کې روزل شوي ماډل څخه پیل کیږي. په موازي توګه، پروژه د چمتو شوي 2D انځورونو کې د جوړښت سره د پایلې حجمیتریک ترتیب سره د سمون لپاره الګوریتم چمتو کوي، کوم چې د 3D عکس پکسلونه په XNUMXD اعتراض کې د دوی موقعیت سره سم تنظیموي او ډیری احتمالي ورک شوي جوړښتونه تولیدوي. هر عکس کوډ کیدی شي لپاره
د سطحې بیارغونې پلي شوي جوړښت ""، الف
د معمارۍ پر بنسټ عصبي شبکه د جوړښت سره سمون لپاره کارول کیږي .
چمتو شوي روزل شوي ماډل د څیړونکو لخوا کارول کیږي د وړیا ډاونلوډ لپاره شتون لري ، مګر د روزنې لپاره کارول شوي خام ډیټا شخصي پاتې کیږي ځکه چې دا د سوداګریز 3D سکینونو پراساس دی. د موډل د ځان روزنې لپاره د سرچینې په توګه کارول کیدی شي د Renderpeople پروژې څخه خلک.
سرچینه: opennet.ru