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目前为止,NeRFs 主要用做 3D 模型和 3D 场景的一种神经存储介质,然后可以从不同的相机视角进行渲染。
例如,输入“穿过走廊”或“上楼梯”,就可以看到执行这一动作的 3D 场景视频。
Apple GAUDI 是 3D 内饰专家
虽然谷歌致力于使用 Dream Fields 生成单个对象,但将生成 AI 扩展到完全不受约束的 3D 场景仍是一个尚未解决的问题。这背后极有可能的原因之一是摄像机位置的限制。虽然对于单个对象,每个摄像机位置都可以映射到一个圆顶,但在 3D 场景中,这些摄像机位置会受到对象和墙壁等障碍物的限制。对于这个问题,GAUDI 模型的解决方案是:相机姿态****对可能的相机位置进行预测,并确保输出是 3D 场景架构的有效位置。场景的场景****预测三平面表示,这是一种 3D 画布,辐射场****在其上使用体积渲染方程绘制后续图像。在对四个不同数据集(包括室内扫描数据集 ARKitScences)的实验中,研究人员表明 GAUDI 可以重建学习视图并匹配现有方法的质量。虽然现在 GAUDI 生成的 3D 场景视频质量还不是很高,但这也说明了 AI 在图像和视频技术这生成的另一种可能。参考链接:https://mixed-news.com/en/apples-new-gaudi-ai-turns-text-prompts-into-3d-scenes/
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