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30秒生成建模師級(jí)Mesh!最大可生成面數(shù)提升至1600,GitHub攬星1.9k項(xiàng)目發(fā)布V2版本

AIGC動(dòng)態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 量子位
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30秒生成建模師級(jí)Mesh!最大可生成面數(shù)提升至1600,GitHub攬星1.9k項(xiàng)目發(fā)布V2版本

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原標(biāo)題:30秒生成建模師級(jí)Mesh!最大可生成面數(shù)提升至1600,GitHub攬星1.9k項(xiàng)目發(fā)布V2版本
關(guān)鍵字:方法,工業(yè)界,項(xiàng)目,長度,高度
文章來源:量子位
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木子 投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI只需30秒,AI就能像3D建模師一樣,在各種指示下生成高質(zhì)量人造Mesh。
NeRF、3D Gaussian Splatting生成的三維重建圖像Mesh效果如下:
點(diǎn)云造出精細(xì)Mesh:
Dense Mesh基礎(chǔ)上生成也可以:
一張圖,甚至文本描述就足夠了:
GitHub已攬星1.9k的MeshAnything項(xiàng)目上新了V2版本,由來自南洋理工大學(xué)、清華大學(xué)、帝國理工學(xué)院、西湖大學(xué)等研究人員完成。
MeshAnything V2相比V1,使用了最新提出的Adjacent Mesh Tokenization(AMT)算法,將最大可生成面數(shù)從800提升到了1600。
相比之前的Mesh tokenization方法,AMT平均只需要一半長度的token sequence即可表達(dá)同一個(gè)Mesh。
這項(xiàng)研究一經(jīng)發(fā)布也迅速得到不少網(wǎng)友關(guān)注。
那么,MeshAnything究竟是一種怎樣的方法?MeshAnything V2做了哪些改進(jìn)?
高度可控的人造Mesh生成值得注意的是,雖然AI很早就能夠生成Mesh了,但這與上面所展示的生造Mesh有著巨大


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