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AI通过照片创建3D模型,3D建模师也要失业?

之前,我们提到了【两分钟论文#161】AI创建用户界面,前端将失业?神器pix2code!搞得前端界人心惶惶。现在告诉前端界一个好消息,You are not alone!3D建模领域未来也将被彻底颠覆!

视频内容

各位同学大家好,又到了我们的「两分钟AI小课堂」。

今天我们来讲一下AI,尤其是DNN在3D建模中的应用。通过照片和图像来还原3D模型是一个大胆的想法,之前也有许多人做过相关研究。

MIT的研究者们采用了3D-GAN网络来通过图片生成3D模型。这种技术可以运用在多个领域,与3D打印结合,与数字建模结合,与自动驾驶技术结合。

不同的3D模型间可以进行插值,比如从汽车变为快艇;也可以进行代数计算,从有扶手的椅子变为无扶手的椅子。

相信不久之后更多的工作会陆续出来,比如材质纹理和刚体的功能也会加上去。到时候,平面设计师还是3D建模师的工作量都会大大减轻!

MIT的这篇文章研究3D对象生成的问题。我们提出一个新颖的框架,即3D生成对抗网络(3D-GAN),通过利用体积卷积网络和生成对抗网络的最新进展,从概率空间生成3D对象。我们的模型的好处有三:

首先,使用对抗标准,而不是传统的启发式标准,使生成器能够隐含地捕获对象结构并合成高质量的3D对象;

第二,生成器建立从低维概率空间到3D对象空间的映射,使得我们可以在没有参考图像或CAD模型的情况下对样本进行采样,并探索3D对象流形;

第三,对抗鉴别器提供了一个强大的3D形状描述符,它在没有监督的情况下学习,在3D对象识别中有广泛的应用。

实验表明,我们的方法生成高质量的3D对象,我们无监督学习的功能在3D对象识别方面实现了令人印象深刻的性能,与受监督的学习方法相当。

论文在此:

"Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling"

http://3dgan.csail.mit.edu/

https://arxiv.org/pdf/1610.07584v2.pdf

本文分享自微信公众号 - 星流全栈(MeteorFullStack),作者:时见疏星

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-08-22

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