Một nhóm các nhà nghiên cứu từ một số trường đại học Mỹ đã công bố một dự án (Chức năng ngầm định được căn chỉnh theo pixel), cho phép bạn áp dụng các phương pháp học máy để xây dựng mô hình 3D của một người từ một hoặc nhiều hình ảnh hai chiều. Hệ thống cho phép bạn tạo lại các tùy chọn quần áo phức tạp, chẳng hạn như váy và giày cao gót xếp li cũng như nhiều kiểu tóc khác nhau, khôi phục độc lập kết cấu và hình dạng ở những khu vực không nhìn thấy được trong hình chiếu mà từ đó mô hình 3D được tạo ra. Để tăng chất lượng và độ chi tiết của mô hình 3D cuối cùng, có thể sử dụng một số hình ảnh từ các góc khác nhau. Mã dự án được viết bằng Python sử dụng khung PyTorch và theo giấy phép MIT.
Mạng thần kinh được sử dụng làm nguồn để xây dựng lại bố cục ba chiều, cho phép bạn chọn hình dạng phù hợp nhất và phát minh ra các phần tử ẩn, bắt đầu từ một mô hình được đào tạo trên các phiên bản khác nhau của các đối tượng hiện có. Song song, dự án cung cấp một thuật toán để khớp bố cục thể tích thu được với các họa tiết trong hình ảnh 2D được cung cấp, căn chỉnh các pixel của hình ảnh 3D theo vị trí của chúng trên đối tượng XNUMXD và tạo ra các họa tiết có thể bị thiếu nhất. Bất kỳ hình ảnh có thể được mã hóa Đối với
kiến trúc ứng dụng tái tạo bề mặt"", Một
Mạng nơ-ron dựa trên kiến trúc được sử dụng để khớp kết cấu .
Mô hình được đào tạo sẵn được các nhà nghiên cứu sử dụng có sẵn để tải xuống miễn phí, nhưng dữ liệu thô được sử dụng cho đào tạo vẫn ở chế độ riêng tư vì nó dựa trên bản quét 3D thương mại. Có thể được sử dụng làm nguồn để tự đào tạo người mẫu những người từ dự án Renderpeople.
Nguồn: opennet.ru