ڪيترن ئي آمريڪي يونيورسٽين جي محققن جو هڪ گروپ هڪ منصوبو شايع ڪيو (Pixel-Aligned Implicit Function)، جيڪو توهان کي هڪ يا وڌيڪ ٻه-dimensional تصويرن مان هڪ شخص جو 3D ماڊل ٺاهڻ لاءِ مشين لرننگ جا طريقا لاڳو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. سسٽم توهان کي پيچيده ڪپڙن جي اختيارن کي ٻيهر ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو، جهڙوڪ pleated اسڪرٽ ۽ هيلس، ۽ مختلف وار اسٽائل، آزاديء سان بناوت ۽ شڪل کي بحال ڪري انهن علائقن ۾ جيڪي پروجئشن ۾ پوشيده آهن جن مان 3D ماڊل ٺهيل آهي. فائنل 3D ماڊل جي معيار ۽ تفصيل کي وڌائڻ لاءِ، مختلف زاوين مان ڪيتريون تصويرون استعمال ڪري سگھجن ٿيون. پروجيڪٽ ڪوڊ Python ۾ PyTorch فريم ورڪ استعمال ڪندي لکيو ويو آهي ۽ MIT لائسنس تحت.
هڪ عصبي نيٽ ورڪ هڪ ذريعو طور استعمال ڪيو ويندو آهي هڪ ٽي-dimensional ترتيب جي بحاليءَ لاءِ، جيڪو توهان کي اجازت ڏئي ٿو سڀ کان وڌيڪ ممڪن شڪل چونڊڻ ۽ لڪيل عنصرن کي ايجاد ڪرڻ، موجوده شين جي مختلف ورزن تي تربيت يافته ماڊل کان شروع ٿي. متوازي طور تي، پروجيڪٽ مهيا ڪيل 2D تصويرن ۾ بناوتن سان نتيجن جي مقدار جي ترتيب سان ملائڻ لاءِ هڪ الگورٿم مهيا ڪري ٿو، جيڪو 3D تصوير جي پکسلز کي ترتيب ڏئي ٿو انهن جي پوزيشن مطابق XNUMXD اعتراض تي ۽ سڀ کان وڌيڪ ممڪن طور تي غائب ٿيل بناوت پيدا ڪري ٿو. ڪنهن به تصوير کي انڪوڊ ڪري سگهجي ٿو لاء
مٿاڇري جي بحالي لاڳو ٿيل فن تعمير ""، الف
فن تعمير تي ٻڌل نيورل نيٽ ورڪ بناوت جي ميلاپ لاءِ استعمال ٿيندو آهي .
تيار ڪيل تيار ڪيل تربيتي ماڊل جيڪي تحقيق ڪندڙن پاران استعمال ڪيا ويا آهن مفت ڊائون لوڊ لاءِ دستياب آهي، پر ٽريننگ لاءِ استعمال ٿيل خام ڊيٽا پرائيويٽ رهي ٿي ڇو ته اها تجارتي 3D اسڪين تي ٻڌل آهي. ماڊل جي خود تربيت لاء هڪ ذريعو طور استعمال ڪري سگهجي ٿو Renderpeople پروجيڪٽ جا ماڻهو.
جو ذريعو: opennet.ru