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        1張圖2分鐘轉(zhuǎn)3D!紋理質(zhì)量、多視角一致性新SOTA|北大出品

        AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 量子位
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        1張圖2分鐘轉(zhuǎn)3D!紋理質(zhì)量、多視角一致性新SOTA|北大出品

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        原標(biāo)題:1張圖2分鐘轉(zhuǎn)3D!紋理質(zhì)量、多視角一致性新SOTA|北大出品
        關(guān)鍵字:視角,圖像,紋理,區(qū)域,方法
        文章來源:量子位
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):4603字

        內(nèi)容摘要:


        張俊武 唐振宇 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI只需兩分鐘,玩轉(zhuǎn)圖片轉(zhuǎn)3D!
        還是高紋理質(zhì)量、多視角高一致性的那種。
        不管是什么物種,輸入時的單視圖圖像還是這樣嬸兒的:
        兩分鐘后,3D版大功告成:
        △上,Repaint123(NeRF);下,Repaint123(GS)新方法名為Repaint123,核心思想是將2D擴散模型的強大圖像生成能力與再繪策略的紋理對齊能力相結(jié)合,來生成高質(zhì)量、多視角一致的圖像。
        此外,該研究還引入了針對重疊區(qū)域的可見性感知自適應(yīng)再繪強度的方法。
        Repaint123一舉解決了此前方法多視角偏差大、紋理退化、生成慢等問題。
        目前項目代碼還未在GitHub公布,就有100+人趕來標(biāo)星碼住:
        Repaint123長啥樣?之前,將圖像轉(zhuǎn)換為3D的方法通常采用Score Distillation Sampling (SDS)。盡管該方法的結(jié)果令人印象深刻,但存在一些問題,如多視角不一致、過度飽和、過度平滑的紋理以及生成速度緩慢。
        △從上至下:輸入,Zero123-XL,Magic123,Dream gaussian為了解決這些問題,來自北京大學(xué)、鵬城實驗室、新加坡


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        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關(guān)注科技行業(yè)新突破

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