Infinigen：使用程序生成的无限逼真世界

Infinigen：使用程序生成的无限逼真世界 产品特性:基于Blender，免费且开源。它完全根据随机数学规则创建一切，包括所有形状和材料，从宏观结构到微观细节。Infinigen可以创造无限的变化。用户可以通过覆盖随机化的默认参数来完全控制资产的生成。为自然界中的各种对象和场景提供生成器，包括植物、动物、地形以及火、云、雨和雪等自然现象。Infinigen 针对计算机视觉研究进行了优化，尤其是 3D 视觉。 Infinigen 不使用凹凸/法线贴图、全透明或其他伪造几何细节的技术。Infinigen的所有几何细节都是真实的，确保准确的 3D ground truth。可以为各种计算机视觉任务自动生成高质量的标注，包括光流、3D 场景流、深度、表面法线、全景分割、遮挡边界。

一个无限高质量3D数据的生成器，使用程序生成的无限逼真世界

一个无限高质量3D数据的生成器，使用程序生成的无限逼真世界 100%的程序化生成，不需要外部资产，也不依赖AI。并且是免费开源的。生成质量非常高，可以说达到以假乱真的地步！甚至是花瓣上的皱纹都可定制 Infinigen由普林斯顿视觉和学习实验室开发，Infinigen的主要特性和功能包括： 1、程序化：Infinigen是一个程序生成器，它完全使用随机的数学规则来创建所有的形状和材料，从宏观结构到微观细节。Infinigen可以创建无限的变化。用户可以通过覆盖随机化的默认参数来完全控制资产的生成。 2、多样化：Infinigen为自然世界中的多样化对象和场景提供生成器，包括植物、动物、地形，以及火、云、雨、雪等自然现象。当前对自然的关注是由于观察到哺乳动物的视觉在自然世界中进化。然而，预计Infinigen将随着时间的推移扩展到覆盖建筑环境和人造物体。 3、真实的几何形状：Infinigen针对计算机视觉研究进行了优化，特别是3D视觉。Infinigen不使用bump/normal-maps、全透明度或其他伪造几何细节的技术。Infinigen的所有细微的几何细节都是真实的，确保了精确的3D地面真实性。 4、自动注释：Infinigen可以自动生成各种计算机视觉任务的高质量注释，包括光流、3D场景流、深度、表面法线、全景分割、遮挡边界。因为用户可以完全访问渲染过程，所以注释很容易定制。 || #生成器

新的Meta 3D Gen可在一分钟内根据文本生成高质量的3D素材

新的Meta 3D Gen可在一分钟内根据文本生成高质量的3D素材 Meta 的人工智能研究团队最近推出了 Meta 3D Gen (3DGen)，这是一种用于文本到 3D 素材生成的最先进的新系统。Meta 声称，这一新系统可以在一分钟内生成高质量的 3D 素材。生成的三维素材将具有高分辨率纹理和材质贴图。3DGen 还支持基于物理的渲染（PBR）和对以前生成的 3D 素材进行生成再纹理。Meta 3D Gen 结合了两个主要组件：文本到 3D 生成和文本到纹理生成。下面是它的工作原理：第一阶段：三维素材生成根据用户提供的文本提示，第一阶段使用 Meta 的三维素材生成模型（AssetGen）创建初始三维素材。这一步将生成带有纹理和 PBR 材质贴图的 3D 网格。推理时间约为 30 秒。第 2 阶段：用例 1：生成三维纹理细化根据阶段 1 生成的三维素材和初始文本提示，阶段 2 将为该素材生成更高质量的纹理和 PBR 贴图。它使用 Meta 的文本到纹理生成器 Meta 3D TextureGen。推理时间约为 20 秒。用例 2：生成三维（再）纹理给定一个未纹理化的三维网格和一个描述其所需外观的提示。阶段 2 还可以从头开始为该三维素材生成纹理（网格可以是以前生成的，也可以是艺术家创建的）。推理时间约为 20 秒。您可以在这里阅读 Meta 3D Gen 的技术论文全文。Meta 公司还发表了技术论文，介绍他们用于高质量三维模型生成和基于文本提示的纹理生成的方法，这些方法是 Meta 3D Gen 系统的基础。 ... PC版： 手机版：

【芝加哥大学研究人员推出使用文本生成局部风格化纹理的AI方法“3D画笔”】

【芝加哥大学研究人员推出使用文本生成局部风格化纹理的AI方法“3D画笔”】 据11 月 27 日报道，芝加哥大学研究人员与 Snap Research 合作，推出了一种名为 3D 画笔（3D Paintbrush）的人工智能方法，通过文本描述自动生成网格上的局部语义区域的纹理。这一创新使得用户可以通过直观的、自由形式的文本输入控制纹理编辑，为各种网格描述其编辑。该方法使用在 3D 表面上定义的多层感知器，创建产生在 3D 中平滑变化的神经纹理，减少了纹理的噪点，并具有超分辨率能力。 快讯/广告 联系 @xingkong888885

Snap Video 一种基于transformer的视频生成模型架构，其训练速度比 U-Net 快 3.31 倍（推理速度约快

Snap Video 一种基于transformer的视频生成模型架构，其训练速度比 U-Net 快 3.31 倍（推理速度约快 4.5 倍）。 这个架构可以高效训练一个包含数十亿参数的文本到视频模型。（arxiv 的 PDF 转 HTML 居然又好了） 项目地址：

暴雪：我们没有在《魔兽世界》中使用生成式AI

暴雪：我们没有在《魔兽世界》中使用生成式AI 海特说：“我的母亲是航空工程师，父亲是美术家，这让我对创作过程和艺术家在想象中经历的一切非常欣赏。而团队艺术家担心AI会让他们失业，他们当然不希望自己的作品未经许可就被随意使用，或是没表明出处。”虽然海特说暴雪仍在解决这个问题，但他坚持认为：“我们不会在《魔兽世界》中使用生成式AI。”不过机器学习仍在讨论中。生成式AI与使用机器学习来自动化某些流程相比，存在明显区别。后者更容易融入艺术家和开发者已在使用的自动化工具中，更类似于着色器、纹理或预制笔刷。海特表示他们已经使用机器算法帮助《魔兽世界》24个种族配备了新的护甲套装，“以前我们的美工需要为人形打造护甲，然后再根据各种体型、犄角、鼻子和尾巴等进行改装。这对他们来说，并不是一件特别有趣的工作。”海特说他们将机器学习作为一项实验，并对结果感到满意，他说：“实际效果非常好，它让我们能制作出更多不同的护甲。艺术家们都很喜欢，因为他们会说：‘哦感谢上帝，你把我们正做的事情中杂乱部分去掉了’” ... PC版： 手机版：