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1張圖2分鐘轉3D!紋理質量、多視角一致性新SOTA|北大出品

AIGC動態2年前 (2024)發布 量子位
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1張圖2分鐘轉3D!紋理質量、多視角一致性新SOTA|北大出品

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原標題:1張圖2分鐘轉3D!紋理質量、多視角一致性新SOTA|北大出品
關鍵字:視角,圖像,紋理,區域,方法
文章來源:量子位
內容字數:4603字

內容摘要:


張俊武 唐振宇 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI只需兩分鐘,玩轉圖片轉3D!
還是高紋理質量、多視角高一致性的那種。
不管是什么物種,輸入時的單視圖圖像還是這樣嬸兒的:
兩分鐘后,3D版大功告成:
△上,Repaint123(NeRF);下,Repaint123(GS)新方法名為Repaint123,核心思想是將2D擴散模型的強大圖像生成能力與再繪策略的紋理對齊能力相結合,來生成高質量、多視角一致的圖像。
此外,該研究還引入了針對重疊區域的可見性感知自適應再繪強度的方法。
Repaint123一舉解決了此前方法多視角偏差大、紋理退化、生成慢等問題。
目前項目代碼還未在GitHub公布,就有100+人趕來標星碼住:
Repaint123長啥樣?之前,將圖像轉換為3D的方法通常采用Score Distillation Sampling (SDS)。盡管該方法的結果令人印象深刻,但存在一些問題,如多視角不一致、過度飽和、過度平滑的紋理以及生成速度緩慢。
△從上至下:輸入,Zero123-XL,Magic123,Dream gaussian為了解決這些問題,來自北京大學、鵬城實驗室、新加坡


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