Rumah Peranti teknologi AI Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Jan 08, 2024 pm 07:06 PM
Model kereta api

Kaedah menukar imej kepada 3D biasanya menggunakan Pensampelan Penyulingan Skor (SDS) Walaupun hasilnya mengagumkan, masih terdapat beberapa kelemahan, termasuk ketidakkonsistenan berbilang paparan, terlalu tepu dan juga tekstur yang terlalu licin sebagai masalah seperti kelajuan penjanaan yang perlahan.
Untuk menyelesaikan masalah ini, penyelidik dari Universiti Peking, Universiti Nasional Singapura, Universiti Wuhan dan institusi lain mencadangkan Repaint123 untuk mengurangkan berat sebelah berbilang pandangan, degradasi tekstur dan mempercepatkan proses penjanaan.

Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Alamat kertas: https://arxiv.org/pdf/2312.13271.pdf

GitHub: https://github.com/PKU-YuanGroup3Project

1271 ://pku-yuangroup.github.io/repaint123/

Idea teras adalah untuk menggabungkan keupayaan penjanaan imej model resapan 2D dengan keupayaan penjajaran tekstur untuk menghasilkan imej berbilang paparan berkualiti tinggi.

Pengarang seterusnya mencadangkan intensiti lukis semula penyesuaian yang sedar keterlihatan untuk meningkatkan kualiti imej yang dijana.

Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Imej konsisten berbilang paparan berkualiti tinggi yang dijana membolehkan penjanaan kandungan 3D pantas menggunakan kehilangan ralat min kuasa dua mudah (MSE).

Pengarang telah membuktikan secara eksperimen bahawa Repaint123 mampu menghasilkan kandungan 3D berkualiti tinggi dalam masa 2 minit, dengan konsistensi berbilang paparan dan tekstur yang halus. .

2. Penyebaran digunakan sebagai 2D sebelumnya dan kehilangan MSE dengan cepat memperhalusi tekstur mesh (1 minit).

3. Eksperimen yang meluas telah mengesahkan keberkesanan kaedah Repaint123, yang boleh menjana kandungan 3D yang sepadan dengan kualiti penjanaan 2D daripada satu imej dalam masa 2 minit sahaja. . bahagian: Penjanaan jujukan imej berkualiti tinggi yang konsisten daripada pelbagai perspektif dan pembinaan semula 3D yang pantas dan berkualiti tinggi.

Dalam peringkat model kasar, pengarang menggunakan 3D Gaussian Splatting sebagai perwakilan 3D, dan geometri dan tekstur model kasar dioptimumkan melalui kehilangan SDS.

Dalam peringkat penghalusan, pengarang menukar model kasar kepada perwakilan mesh dan mencadangkan skema lukisan semula penghalusan tekstur yang progresif dan boleh dikawal.

Pertama, pengarang melukis semula kawasan halimunan secara beransur-ansur berbanding paparan yang dioptimumkan sebelum ini melalui bimbingan kawalan geometri dan imej rujukan untuk mendapatkan imej paparan-konsisten paparan novel.

Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Kemudian, pengarang menggunakan petunjuk imej untuk panduan tanpa pengelas dan mereka bentuk strategi lukisan semula adaptif untuk meningkatkan lagi kualiti penjanaan kawasan bertindih.

Akhir sekali, dengan menghasilkan imej berkualiti tinggi yang konsisten paparan, pengarang memanfaatkan kehilangan MSE yang mudah untuk menjana kandungan 3D dengan cepat.

Penjanaan jujukan imej berkualiti tinggi yang konsisten berbilang paparan:

Seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 2, penjanaan jujukan imej berkualiti tinggi yang konsisten berbilang paparan dibahagikan kepada empat bahagian berikut:

Rajah 2: Proses penjanaan imej yang konsisten daripada pelbagai perspektif

Penyongsangan DDIM

Untuk mengekalkan maklumat tekstur frekuensi rendah konsisten 3D yang dijana dalam peringkat model kasar, pengarang menggunakan Penyongsangan imej DDIM kepada terpendam tertentu untuk denoising berikutnya Jana imej yang setia dan konsisten sebagai asas.

Controlable Denoising

Untuk mengawal ketekalan geometri dan tekstur jarak jauh, dalam peringkat denoising, pengarang menggunakan ControlNet untuk memperkenalkan peta kedalaman rendering model kasar sebagai prior geometri, dan menyuntik ciri Perhatian imej rujukan untuk tekstur penghijrahan.

Pada masa yang sama, untuk melaksanakan bimbingan tanpa Pengelas untuk meningkatkan kualiti imej, kertas itu menggunakan CLIP untuk mengekodkan imej rujukan ke dalam rangkaian penyahtanda segera imej.

Dapatkan Topeng Oklusi

Untuk mendapatkan topeng oklusi Mn dari paparan novel imej yang diberikan Dalam dan peta kedalaman Dn, memandangkan paparan rujukan lukis semula Vr dari Ir dan Dr, pengarang Pertama , dengan menggunakan Dr kedalaman untuk menskalakan piksel 2D dari Vr ke awan titik 3D, dan kemudian memaparkan awan titik 3D Pr dari perspektif baharu Vn, peta kedalaman Dn' diperolehi.

Pengarang menganggap kawasan yang mempunyai nilai kedalaman berbeza antara dua peta kedalaman paparan novel (Dn dan Dn') sebagai kawasan oklusi dalam topeng oklusi.

Mengecat Semula Oklusi dan Bertindih Secara Berperingkat

Untuk memastikan kawasan bertindih jujukan imej dan imej bersebelahan diselaraskan pada tahap piksel, pengarang menggunakan strategi pengecatan semula setempat yang progresif kawasan tidak berubah Menjana kawasan bersebelahan yang harmoni, dan seterusnya dari perspektif rujukan kepada 360°.

Namun, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 3, penulis mendapati bahawa kawasan bertindih juga perlu diperhalusi, kerana resolusi visual kawasan yang sebelum ini strabismus menjadi lebih besar apabila menghadap terus, dan lebih banyak maklumat frekuensi tinggi perlu ditambah. .

Untuk memilih keamatan penipisan yang sesuai untuk memastikan kesetiaan sambil meningkatkan kualiti, penulis menggunakan teorem unjuran dan idea resolusi super imej untuk mencadangkan strategi lukisan semula sedar keterlihatan yang mudah dan langsung untuk memperhalusi kawasan bertindih, dan keamatan penghalusan adalah sama dengan 1-cosθ* (dengan θ* ialah sudut maksimum antara semua sudut kamera sebelumnya dan vektor normal permukaan yang dilihat), dengan itu melukis semula kawasan bertindih secara adaptif. . menggunakan perwakilan Gaussian Splatting untuk menjana geometri yang munasabah dan tekstur kasar Pada masa yang sama, dengan jujukan imej berkualiti tinggi yang konsisten di atas dari pelbagai perspektif, pengarang dapat menggunakan kehilangan MSE yang mudah untuk pembinaan semula tekstur 3D yang cepat. . kesan paling maju dari segi , kualiti dan kelajuan.

Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Perbandingan visual generasi 3D paparan tunggal

Perbandingan kuantitatif generasi 3D paparan tunggal

Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Pada masa yang sama , penulis juga menggunakan Keberkesanan setiap modul dan kenaikan putaran sudut tontonan adalah eksperimen yang dikurangkan:

Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi baharu Repaint123: Menjana 3D paparan tunggal berkualiti tinggi dengan cekap dalam masa 2 minit sahaja!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Sumber terbuka! Di luar ZoeDepth! DepthFM: Anggaran kedalaman monokular yang cepat dan tepat! Sumber terbuka! Di luar ZoeDepth! DepthFM: Anggaran kedalaman monokular yang cepat dan tepat! Apr 03, 2024 pm 12:04 PM

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo May 07, 2024 pm 04:13 PM

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Versi Kuaishou Sora 'Ke Ling' dibuka untuk ujian: menghasilkan video lebih 120-an, memahami fizik dengan lebih baik dan boleh memodelkan pergerakan kompleks dengan tepat Versi Kuaishou Sora 'Ke Ling' dibuka untuk ujian: menghasilkan video lebih 120-an, memahami fizik dengan lebih baik dan boleh memodelkan pergerakan kompleks dengan tepat Jun 11, 2024 am 09:51 AM

Apa? Adakah Zootopia dibawa menjadi realiti oleh AI domestik? Didedahkan bersama-sama dengan video itu ialah model penjanaan video domestik berskala besar baharu yang dipanggil "Keling". Sora menggunakan laluan teknikal yang serupa dan menggabungkan beberapa inovasi teknologi yang dibangunkan sendiri untuk menghasilkan video yang bukan sahaja mempunyai pergerakan yang besar dan munasabah, tetapi juga mensimulasikan ciri-ciri dunia fizikal dan mempunyai keupayaan gabungan konsep dan imaginasi yang kuat. Mengikut data, Keling menyokong penjanaan video ultra panjang sehingga 2 minit pada 30fps, dengan resolusi sehingga 1080p dan menyokong berbilang nisbah aspek. Satu lagi perkara penting ialah Keling bukanlah demo atau demonstrasi hasil video yang dikeluarkan oleh makmal, tetapi aplikasi peringkat produk yang dilancarkan oleh Kuaishou, pemain terkemuka dalam bidang video pendek. Selain itu, tumpuan utama adalah untuk menjadi pragmatik, bukan untuk menulis cek kosong, dan pergi ke dalam talian sebaik sahaja ia dikeluarkan Model besar Ke Ling telah pun dikeluarkan di Kuaiying.

Daya hidup kecerdasan super membangkitkan! Tetapi dengan kedatangan AI yang mengemas kini sendiri, ibu tidak perlu lagi bimbang tentang kesesakan data Daya hidup kecerdasan super membangkitkan! Tetapi dengan kedatangan AI yang mengemas kini sendiri, ibu tidak perlu lagi bimbang tentang kesesakan data Apr 29, 2024 pm 06:55 PM

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Tentera Udara A.S. mempamerkan jet pejuang AI pertamanya dengan profil tinggi! Menteri secara peribadi menjalankan pandu uji tanpa campur tangan semasa keseluruhan proses, dan 100,000 baris kod telah diuji selama 21 kali. Tentera Udara A.S. mempamerkan jet pejuang AI pertamanya dengan profil tinggi! Menteri secara peribadi menjalankan pandu uji tanpa campur tangan semasa keseluruhan proses, dan 100,000 baris kod telah diuji selama 21 kali. May 07, 2024 pm 05:00 PM

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,

See all articles