由在Facebook Reality Labs担任研究科学家的斋藤俊辅与南加州大学合作研究的PIFuHD项目,通过输入解析度达1024x1024的高解析图像,即可借由人工智能识别生成一组能以随意角度检视的3D立体模型,搭配其他软体工具的话,几乎可让3D建模效率大幅提升。
PIFuHD是以过去提出的PIFu为基础,将当时仅能输入解析度达512x512的影像规格提高,让实际输出的3D立体模型解析度增加,让更多细节能被忠实还原。
同时,借由生成对抗神经网路运算模式,让人工智能能透过过去分析学习资料,借此猜测所识别影像背面可能形式,借此让实际生成的3D立体模型变得更加真实。
目前PIFuHD相关资料已经透过GitHub公开,同时相关内容也透过Colab进行展示,让更多人可以透过PIFuHD进行创作应用,甚至也有人搭配可借由人工智能让3D立体模型依照脚本动作的Mixamo,让PIFuHD借由平面影像生成的3D立体模型能进一步「活动」。
这样的设计,意味着未来3D建模师将不必辛苦从零开始建制3D立体模型,借由人工智能方式即可快速生成基础模型内容,并且能用更多时间处理细节修饰,或许未来对于3D动画、模型,或是游戏内容等都能带来更高制作效益。
责任编辑:YYX
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