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2D图像变成3D，微软新的AI框架可能是游戏行业的福音

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

雷锋网注：上图为微软模型生成的3D沙发、椅子和浴缸图像。

已经有许多组织将 2D 图像转换为 3D 形式。

已经做出了尝试，包括 Facebook 和 Nvidia 等公司的 AI 研究实验室，或者 Threedy.AI 等初创公司。

最近，微软的一个研究团队也发表了一篇预印本论文，展示了其基于非结构化 2D 图像生成 3D 形状图像的能力。

2D图像变成3D，微软新的AI框架可能是游戏行业的福音

通常，训练这样的框架需要通过光栅化进行差分步骤渲染，因此过去在该领域的工作主要集中在开发自定义渲染模型。

然而，此类模型处理的图像将显得不够真实和自然，并且不适合为游戏和图形行业生成工业渲染图。

微软研究人员这次有了新的突破——他们在论文中详细介绍了一个框架，而该框架中使用的“可扩展”训练技术在该领域尚属首次。

研究人员提到，当使用 2D 图像进行训练时，该框架能够持续生成比现有模型更好的 3D 形状，这对于缺乏创建 3D 模型经验的视频游戏开发商、电子商务公司和动画公司非常有用。

换句话说，它可以称为“福音”。

???具体来说，研究人员试图利用功能齐全的工业渲染器，可以根据显示数据生成图像。

为此，研究人员训练了 3D 形状的生成模型来渲染形状并生成与 2D 数据集分布相匹配的图像。

生成器模型采用随机输入向量（表示数据集特征的值）并生成 3D 对象的连续体素表示（3D 空间中网格上的值）。

然后将体素输入不可微的渲染过程，并在使用现有渲染器进行渲染之前将其阈值降低到离散值。

也就是说，它是代理神经渲染器直接渲染由 3D 形状生成模型生成的连续体素网格的新颖方法。

正如研究人员解释的那样，给定 3D 网格输入，需要对其进行训练以匹配现成渲染器的渲染输出。

生成对抗网络 (GANS) 在生成 2D 图像数据方面具有令人印象深刻的结果，并且许多视觉应用（例如游戏）需要 3D 模型作为输入，而不仅仅是图像。

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