GET3D简介
GET3D是由NVIDIA Toronto AI Lab开发的3D生成模型,专注于从2D图像学习生成高质量的3D纹理形状。该技术能够创建具有任意拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的3D网格模型,适用于直接消费的3D渲染引擎。
GET3D在NeurIPS 2022上发表,标志着在3D生成领域的一个重要进展。该研究团队通过结合最新的可微表面建模、可微渲染以及2D生成对抗网络的成功经验,推动了3D内容自动生成技术的发展。
GET3D网址:https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/GET3D/
GET3D技术细节
- 3D SDF与纹理场生成:GET3D通过两个潜在代码生成3D SDF(有符号距离函数)和纹理场,利用DMTet算法从SDF提取3D表面网格,并在表面点查询纹理场获取颜色。
- 基于对抗性训练:采用对抗性损失进行训练,通过光栅化的可微渲染器生成RGB图像和剪影,并利用两个2D判别器分别对RGB图像和剪影进行真伪分类。
GET3D功能
- 高质量3D网格生成:能够生成具有复杂拓扑、丰富几何细节和高保真纹理的3D网格,适用于各种下游应用。
- 几何与纹理的解耦:模型在生成过程中实现几何与纹理的良好解耦,支持通过改变纹理潜在代码或几何潜在代码独立调整。
- 多样形状的无缝过渡:支持对不同类别形状进行平滑过渡,展示了模型的多样化生成能力。
GET3D应用领域
- 虚拟现实和游戏开发:直接生成可以用于游戏和虚拟现实应用的3D模型,加速内容创作。
- 设计和视觉效果:提供工业设计、电影和广告行业中复杂物体和场景的快速原型制作能力。
数据统计
数据评估
关于GET3D特别声明
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