用于将平面图像转换为高分辨率3D模型的神经网络
轻轻的想念
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伯克利分校的研究人员详细介绍了一种新技术,可以拍摄平面图像并将其转换为 3D 模型。虽然这本身并不新鲜,但一篇新论文中详述的技术值得注意,因为它可以从单个图像创建高质量的 3D 模型,使其成为可能将任何单个图像转换为详细且可用的 3D 的可行基础模型。
研究人员解释说,3D 重建通常使用卷积神经网络 (CNN) 来预测任何给定对象的形状,因为它会存在于 3D 空间中,这一过程需要使用 CAD 模型数据集训练神经网络。CNN 可以学习各种类型的对象,但由于预测体积的某些限制,输出通常是“粗糙的”。
研究人员通过基本上建立在低分辨率模型上以生成更高分辨率的模型来帮助解决这个问题,该模型本身最终基于平面图像。“我们通过分层预测高分辨率体素来利用表面的二维性质,仅在从低分辨率预测来看预期表面的地方,”论文解释道。
该团队将他们的方法称为“分层表面预测”,简称 HSP,它首先预测给定对象的低分辨率体素(即体积元素)。但是,该方法与典型的 CNN 方法不同,它根据三个类别(自由空间、边界和占用空间)而不是两个类别对每个体素进行分类。通过这样做,系统能够预测更高分辨率的元素,最终结果是高分辨率的体素网格。
上面的图像显示了这个 3D 模型的生成,然后在分析过程中进行了改进,从平面图像(在本例中为飞机)开始,然后将其改进为更详细的最终产品。最终结果不是只显示基本飞机形状的球状 3D 模型,而是足够详细以包括发动机和机翼形状。
平凡人生 2023-08-19 12:27:44
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