One-2-3-45:45秒内将任何单一的2D图像转化为3D效果
One-2-3-45:45秒内将任何单一的2D图像转化为3D效果
使用一个特殊的模型(视图条件的2D扩散模型)来从原始的2D图片生成多个不同角度的2D图像。这就像是从不同的角度看同一个物体。然后,他们使用一个基于SDF(有符号距离函数)的神经网络模型,根据这些多视图图像来构建出3D模型。这就像是将这些不同角度的2D图像"堆叠"起来,形成一个完整的3D形状。
与其他现有的方法相比,这种方法有几个优点:
●速度快:它可以在很短的时间内生成3D模型,比其他方法快很多。
●几何形状好:生成的3D模型的形状更接近真实物体的形状。
●一致性好:从不同角度看,生成的3D模型的外观更一致。
●紧密遵循输入图像:生成的3D模型更准确地反映了原始2D图片的内容。
此外,这种方法还可以与其他的AI模型(如文本到图像的模型)结合使用,从而实现从文本描述直接生成3D模型的功能。
来自:雷锋
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