#3D

CAT3D моделює будь-що в 3D за допомогою багатовимірних дифузійних моделей

У цифрову епоху стрімко зростає попит на високоякісний 3D-контент, що зумовлено бурхливим розвитком таких індустрій, як ігри, візуальні ефекти та портативні пристрої змішаної реальності. Однак створення високоякісного 3D-контенту залишається складним і ресурсомістким процесом, що створює значні труднощі для розробників і митців.

Roblox представляє інструменти зі штучним інтелектом для створення 3D-контенту

На Конференції розробників ігор у Сан-Франциско Roblox представив два нових інструменти на основі штучного інтелекту, які обіцяють значно спростити та пришвидшити процес створення 3D-контенту для творців на платформі.

Atlas залучає $4,5 млн дослідницького гранту для створення 3D генерацій

Віденська компанія Atlas, що спеціалізується на створенні генеративного штучного інтелекту та інструментів для створення 3D-контенту, отримала грант у розмірі 4,5 мільйона доларів США від Австрійського агентства сприяння науковим дослідженням (FFG).

NTU та дослідники Meta Research представили URHand

Ця модель спрямована на вирішення проблем створення фотореалістичних, персоналізованих і легковажних цифрових моделей рук для різноманітних віртуальних середовищ, що сприятиме більш захоплюючому користувацькому досвіду.

Від 2D-портретів до 3D-світів за допомогою ШІ

ByteDance представили DiffPortrait3D, нову модель умовної дифузії, призначену для створення фотореалістичних, 3D-послідовних зображень на основі одного натурного портрета.

Чи може синтез зображення в реальному часі бути одночасно якісним і швидким?

Синтез зору в реальному часі, передова технологія в комп'ютерній графіці, змінює наше сприйняття та взаємодію з віртуальними середовищами. Сучасний підхід, що використовує передові алгоритми та методи глибокого навчання, сприяє миттєвому створенню динамічних та захоплюючих сцен з довільних точок зору, плавно поєднуючи реальний та віртуальний світи.

Досягнення високоякісної 3D-сегментації будь-якого об’єкта в заданій сцені

Дослідники з Гонконгського університету науки і технологій, Університету Карнегі-Меллона та Дартмутського коледжу спільно розробили метод SANeRF-HQ (Segment Anything for NeRF in High Quality), який революціонізував 3D-сегментацію у складних сценаріях.

Адаптивні шари для ефективного нейронного рендерингу полів радіантності від Nvidia AI

Дослідники Nvidia представили формулу нейронного поля випромінювання для синтезу візуалізації, яка плавно переходить від об'ємного рендерингу до рендерингу на основі поверхонь

Тривимірні моделі тіла відтепер зі звуком

У той час як комп'ютерний зір приділяє значну увагу 3D-моделюванню людського тіла, завдання моделювання акустичної сторони і генерування 3D-просторового звуку з мови і рухів тіла є менш дослідженим.

Фреймворк імітаційного навчання для маніпуляцій на основі зору з об’єктно-орієнтованими 3D-пріоритетами

Оскільки штучний інтелект продовжує набирати популярність і знаходити застосування в різних сферах, навчання через імітацію (IL) виявилося ефективним методом навчання нейромережевих візуально-моторних стратегій, що дозволяє їм виконувати складні маніпуляційні задачі.

Покращення узгодженості генерації тексту в 3D за допомогою вирівняних геометричних пріоритетів

Перетворення 2D-зображень на 3D-об'єкти під час перетворення текст- 3D є складним завданням. Основна перешкода виникає через те, що 2D-моделі дифузії базуються на принципах діагностики вигляду і не розуміють просторового розуміння 3D під час перетворення.

Фреймворк ШІ для зміни ракурсу камери на об’єкті, маючи лише одне RGB-зображення

У сфері комп'ютерного зору дослідники зіткнулися з постійним викликом: зміна ракурсу об'єкта за наявності лише одного RGB-зображення. Ця складна проблема має широке розповсюдження в доповненій реальності, робототехніці та реставрації творів мистецтва. Попередні підходи, що спиралися на створені вручну особливості та геометричні припущення, не давали практичних рішень.