新一代 AI 工作流已經(jīng)在生成高保真 3D 模型方面取得了巨大成功,從基于給定圖像的場景重建,到能夠?yàn)榻换ナ襟w驗(yàn)制作資產(chǎn)的生成式 AI。
這些生成的 3D 模型通常被提取成標(biāo)準(zhǔn)的三角網(wǎng)格。網(wǎng)格表示法有很多優(yōu)點(diǎn),包括支持現(xiàn)有的軟件包、高級硬件加速,以及支持物理模擬。然而,并非所有網(wǎng)格都是相同的,只有高質(zhì)量的網(wǎng)格才能實(shí)現(xiàn)這些優(yōu)點(diǎn)。
NVIDIA Research 提出了一種名為“FlexiCubes”的新方法,它可以在 3D 工作流中生成高質(zhì)量網(wǎng)格,從而提升各類應(yīng)用的質(zhì)量。
FlexiCubes 網(wǎng)格生成
圖 1. 用 FlexiCubes 方法重建的網(wǎng)格示例
無論是重建還是模擬,AI 工作流的共同之處就是:網(wǎng)格是在優(yōu)化過程中形成的。在這個過程中的每一步,表示都會不斷更新,以更好地匹配所需的輸出。
全新 FlexiCubes 網(wǎng)格生成方法是通過引入額外的、靈活的參數(shù),來精準(zhǔn)調(diào)整所生成的網(wǎng)格。通過在優(yōu)化過程中更新這些參數(shù),網(wǎng)格質(zhì)量得到極大提高。
熟悉基于網(wǎng)格的工作流的人或許使用過 marching cubes 方法來提取網(wǎng)格。FlexiCubes 可以在基于優(yōu)化的 AI 工作流中直接代替這一方法。
圖 2. 用 FlexiCubes 方法生成的高質(zhì)量網(wǎng)格
FlexiCubes 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作流,如攝影測量法和生成式 AI,來生成高質(zhì)量網(wǎng)格。
網(wǎng)格越好,AI 越好
FlexiCubes 網(wǎng)格提取方法改進(jìn)了許多最近的 3D 網(wǎng)格生成工作流,進(jìn)而生成了能夠更好表示復(fù)雜形狀的細(xì)節(jié)的更高質(zhì)量的網(wǎng)格。
這些生成的網(wǎng)格也非常適合用于物理模擬,因?yàn)橐敫咝Мa(chǎn)出穩(wěn)定的模擬,網(wǎng)格的質(zhì)量尤其重要。四面體網(wǎng)格可直接用于物理模擬。
圖 3. 用 FlexiCubes 方法生成的四面體網(wǎng)格示例
立即探索 FlexiCubes
在洛杉磯舉辦的 SIGGRAPH 2023 大會上,NVIDIA 將這一研究作為其進(jìn)展之一進(jìn)行了展示。了解有關(guān)此新方法的更多信息,請點(diǎn)擊“閱讀原文”,關(guān)注 FlexiCubes 項(xiàng)目頁面。
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原文標(biāo)題:生成高質(zhì)量 3D 網(wǎng)格,從重建到生成式 AI
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