کئی امریکی یونیورسٹیوں کے محققین کے ایک گروپ نے ایک پروجیکٹ شائع کیا۔ (Pixel-Aligned Implicit Function)، جو آپ کو ایک یا زیادہ دو جہتی تصاویر سے کسی شخص کا 3D ماڈل بنانے کے لیے مشین لرننگ کے طریقوں کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ سسٹم آپ کو کپڑوں کے پیچیدہ آپشنز کو دوبارہ بنانے کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ pleated اسکرٹس اور ہیلس، اور مختلف بالوں کے انداز، آزادانہ طور پر ان حصوں میں ساخت اور شکل کو بحال کرتے ہیں جہاں سے 3D ماڈل بنایا گیا ہے۔ حتمی 3D ماڈل کے معیار اور تفصیل کو بڑھانے کے لیے، مختلف زاویوں سے کئی تصاویر استعمال کی جا سکتی ہیں۔ پروجیکٹ کوڈ PyTorch فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے Python میں لکھا گیا ہے اور MIT لائسنس کے تحت.
ایک عصبی نیٹ ورک کو سہ جہتی لے آؤٹ کی تشکیل نو کے لیے ایک ذریعہ کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، جو آپ کو موجودہ اشیاء کے مختلف ورژن پر تربیت یافتہ ماڈل سے شروع کرتے ہوئے، ممکنہ شکل کو منتخب کرنے اور پوشیدہ عناصر کو ایجاد کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ متوازی طور پر، پروجیکٹ فراہم کردہ 2D امیجز میں ٹیکسچر کے ساتھ نتیجے میں والیومیٹرک لے آؤٹ کو ملانے کے لیے ایک الگورتھم فراہم کرتا ہے، جو 3D امیج کے پکسلز کو XNUMXD آبجیکٹ پر ان کی پوزیشن کے مطابق سیدھ میں کرتا ہے اور ممکنہ طور پر غائب ہونے والی بناوٹ پیدا کرتا ہے۔ کسی بھی تصویر کو انکوڈ کیا جا سکتا ہے۔ کے لئے
سطح کی تعمیر نو کا اطلاق شدہ فن تعمیر ""، ایک
فن تعمیر پر مبنی نیورل نیٹ ورک ساخت کے ملاپ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ .
ریڈی میڈ تربیت یافتہ ماڈل جو محققین استعمال کرتے ہیں۔ مفت ڈاؤن لوڈ کے لیے دستیاب ہے، لیکن تربیت کے لیے استعمال ہونے والا خام ڈیٹا نجی رہتا ہے کیونکہ یہ تجارتی 3D اسکینز پر مبنی ہے۔ ماڈل کی خود تربیت کے ذریعہ کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ Renderpeople پروجیکٹ کے لوگ۔
ماخذ: opennet.ru