Ученые Массачусетского технологического института (MIT) разработали новый метод создания высококачественных 3D-моделей с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Новый подход решает проблему размытых и мультяшных 3D-объектов, которые часто возникают при использовании стандартных алгоритмов.
Технология, известная как Score Distillation Sampling, использует модели для генерации 2D-изображений, чтобы преобразовывать их в 3D-формы. Однако ранее этот процесс часто приводил к нечетким результатам из-за ограничений в обучении ИИ. MIT исследовали причины этого явления и предложили простое решение, которое улучшает качество 3D-объектов.
Ученые заменили случайный шум, использующийся в процессе преобразования, на более точные приближенные значения, что позволило получить более четкие и реалистичные 3D-формы. Также была улучшена детализация рендеринга, что дополнительно повысило качество моделей.
Метод MIT не требует дополнительных затрат на переобучение моделей ИИ, что делает его более доступным по сравнению с другими решениями. Это также открывает новые возможности для создания 3D-объектов в таких областях, как виртуальная реальность и кинопроизводство.
Похожие новости:
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Шумоподавляющая ткань | 6 минут термоядерного синтеза | Лазерная связь в космосе | Вакцина от рака
Криоконсервация мозга | Спутниковый 5G в России | Смена пола эмбриону | Робот-дублёр микрохирургии
Обзор изменений в законодательстве за июль 2024 года