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苹果开发“人工智能建筑师”高迪:从文本中生成超逼真的3D场景

时间:2022-08-05 07:49 作者:士语欢乐鱼目录 阅读:199 次

现在每隔一段时间就有新的文字生成图像模型发布四海为家,而且都非常强大,一心读遍圣贤书,三心二意无益处,四书五经励我志。每当他们惊艳众人的时候前因后果,这个场就已经上天了,六月二十雨垂垂,蒲包帘子盖墙头,大熟年成减半收。

然而日新月异,诸如OpenAI的DALL-E 2或谷歌的Imagen等AI系统只能生成二维图像,在你心上铭刻,“每一天都是最美好的一天”。如果文字也能变成三维场景津津有味,视觉体验会翻倍,当你看对了方向,你就会发现,原来世界是一个大花园。

现在一唱一和,来自苹果的AI团队推出了最新的用于3D场景生成的神经架构—— GAUDI,大暑到立秋,积粪到田头。

苹果开发“AI 建筑师”GAUDI:根据文本生成超逼真3D场景

它可以捕捉复杂逼真的3D场景分布五光十色,从手机摄像头进行沉浸式渲染七拼八凑,根据文字提示创建3D场景!该模型以西班牙著名建筑师安东尼高迪的名字命名,君子扬人之善,小人扬人之恶。

苹果开发“AI 建筑师”GAUDI:根据文本生成超逼真3D场景

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基于 NeRFs 的 3D 渲染

结合了计算机图形学和人工智能的神经渲染已经产生了许多从2D图像生成3D模型的系统,病好不谢医,下次无人医。例如同心同德,最近Nvidia开发的3D MoMa可以在一个小时内从不到100张照片创建3D模型,得以学习是一个珍贵的礼物,即便你的.教师是苦难。谷歌还依靠NeRFs将2D卫星和街景图像结合成谷歌地图中的3D场景满面春风,实现身临其境的视图,刀无钢刃不锋利,人无意志不坚定。谷歌的HumanNeRF也可以从视频中渲染出3D人体,吃尽苦中苦,方为人上人。

目前柳暗花明,NeRFs主要用作3D模型和3D场景的神经存储介质日月如梭,可以从不同的相机视角进行渲染,宝剑锋从磨利出,梅花香自苦寒来。NeRFs也开始用于虚拟现实体验,君子小人,如冰炭之不相容,薰莸之不相入。

那么海阔天空,NeRFs这种强大的从不同相机角度逼真渲染图像的能力八面威风,是否可以用于生成式AI?当然左邻右舍,也有研究团队尝试过3D场景的生成,庄稼歉收一年苦,不修水利代代穷。例如无忧无虑,谷歌在去年首次推出了AI系统Dream Fields天经地义,该系统将NeRF生成3D视图的能力与OpenAI的CLIP评估图像内容的能力相结合舍己为人,最终实现了可以生成匹配文本描述的NeRF,只有上不去的天,没有过不去的山。

图注:谷歌 Dream Fields

图注:谷歌梦田

然而夜以继日,谷歌的Dream Fields只能为单个对象生成3D视图一张一弛,要将其扩展到完全无约束的3D场景东张西望,仍然存在许多困难,君子有终生之忧,无一朝之患也。最难的一点是摄像头位置非常有限,君子以道德轻重人,小人以势轻重人。对于单个物体一成不变,每一个可能的、合理的摄像机位置都可以映射到一个穹顶上安然无恙,但是在3D场景中大名鼎鼎,摄像机的位置会受到物体、墙壁等障碍物的限制,为你所拥有的感恩,你会不知不觉的得到更多;执着于自己所没有的,你就永远无法感到满足。如果在场景生成中不考虑这些因素博学多才,将很难生成3D场景,人往屋里钻,稻在田里窜。

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3D 渲染专家 GAUDI

对于上述摄像头位置受限的问题安如泰山,苹果的高迪机型想出了三个专门的网络来轻松解决:

高迪有一个相机姿态解码器一五一十,它将相机姿态与场景的3D几何图形和外观分离开来,庄稼一枝花,全靠肥当家它可以预测摄像机的可能位置千头万绪,并确保输出是3D场景架构的有效位置,绊脚石和踏脚石的差别,只在于你如何使用它们。

图注:解码器模型架构

注意:解码器模型架构

场景的场景解码器可以预测三维平面的表示十年寒窗,这是一种3D画布,幼稚是会生长,会成熟的,只要不衰老

然后笑逐颜开,辐射场解码器将使用体绘制方程在此画布上绘制后续图像,该放手时就放手,得饶人处且饶人。

高迪的3D一代包括两个阶段:

一个是势和网络参数的优化:学习数千条轨迹的编码3D辐射场的势表示和对应的摄像机姿态,不下水,一辈子不会游泳;不扬帆,一辈子不会撑。与单个物体不同左思右想,有效相机姿态随场景而变化八仙过海,因此需要对每个场景的有效相机姿态进行编码,山高自有客行路,水深自有摆渡人。

二是利用扩散模型从潜在表征中学习生成模型一见如故,使其在条件推理任务和非条件推理任务中都可以很好地建模,君子之心不胜其小,而气量涵益一世。前者根据文本或图像提示生成3D场景一唱一和,后者根据相机轨迹生成3D场景,寒里开沟胜盖被,春里开沟通口气。

苹果开发“AI 建筑师”GAUDI:根据文本生成超逼真3D场景

高迪可以通过3D室内场景生成新的相机动作,和人路路通,惹人头碰痛。如在下面的一些例子中浩浩荡荡,文本描述包含关于场景和导航路径的信息,爱徒如爱子,尊师如尊父。在这里众志成城,研究小组采用了预先训练的基于RoBERTa的文本编码器齐心协力,并使用其中间表示来调整扩散模型,肥是农家宝,全靠施得巧。生成的结果如下:

文字提示:进厨房,争取机会,犯更多的错,那就是成长的方法。痛苦使勇气成长,你必须不停的失败以训练你的勇气。

苹果开发“AI 建筑师”GAUDI:根据文本生成超逼真3D场景

文字提示:上楼,今天是全新的开始,一个让你把失败转化为成功,悲痛转化为喜悦的机会。

苹果开发“AI 建筑师”GAUDI:根据文本生成超逼真3D场景

文字提示:穿过走廊,逢着瞎子不谈光,逢着癞子不谈疮。

苹果开发“AI 建筑师”GAUDI:根据文本生成超逼真3D场景

此外胸有成竹,使用预先训练的ResNet-18作为图像编码器一心一意,高迪可以对从随机视点观察到的给定图像的辐射场进行采样安然无恙,从而根据图像提示创建3D场景,宁为蛇头,不为龙尾;星星之火,可以燎原。

图像提示:

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生成3D场景:

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图像提示:

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生成3D场景:

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研究人员在四个不同的数据集上进行实验(包括室内扫描数据集ARKitScences),麦怕清明连夜雨,稻怕寒露一朝霜。结果表明废寝忘食,高迪可以重建学习视图名副其实,并匹配现有方法的质量,三更火,五更鸡,须眉仗笔写华章即使在为成千上万的室内场景制作成千上万张图像的3D场景的巨大任务中精兵简政,高迪也不会有模式崩溃或方向问题,一场秋雨一场寒,十场秋雨要穿棉。一场春雨一场暖,十场春雨要穿单。

高迪的出现不仅会影响许多计算机视觉任务落落大方,而且其生成3D场景的能力将有利于基于模型的强化学习和规划、SLAM和3D内容制作等研究领域,困难不是叫你停止的告示,它们是你的指导方针。

目前高迪生成的视频质量不高神机妙算,可见伪像很多,成功是跌倒九次,爬起来十次。不过这个系统可能是苹果正在进行的渲染3D物体和场景的AI系统十全十美,这是一个很好的开始和基础,夏至未来莫道热,冬至未来莫道寒。据说高迪还会应用到苹果的XR耳机上东张西望,生成数字位置,腊雪开场,穷人饭粮。可以期待一下~

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