最近,来自西门菲莎大学等机构的研究人员提出了一种结合计算方法高保真和人类视觉系统灵活性的新3D重建范式,其灵感来源于最近多视图图像生成模型的发展,尤其是MVDiffusion、MVDream和Wonder3D等,这些方案展示了通过大生成模型生成3D模型的可能性。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.12712 项目网站:https://mvdiffusio...
项目地址:https://huggingface.co/spaces/tangshitao/MVDiffusion 代码仓库:https://github.com/Tangshitao/MVDiffusion MVDiffusion的目标是产生内容高度一致且全局语义统一的多视角图片,其方法的核心思想是同步去噪(simultaneous denoising)和基于图片之间对应关系的全局意识(global awareness)。 1. 自回归 生成 全景图 ...
最近,来自西门菲莎大学等机构的研究人员提出了一种结合计算方法高保真和人类视觉系统灵活性的新3D重建范式,其灵感来源于最近多视图图像生成模型的发展,尤其是MVDiffusion、MVDream和Wonder3D等,这些方案展示了通过大生成模型生成3D模型的可能性。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.12712 项目网站:https://mvdiffusio...
同样地,MVDiffusion使用「Correspondence-aware Attention」模块来学习生成图片与条件图片之间的几何一致性与语义统一性。 3. 场景材质生成 MVDiffusion首先基于深度图以及相机位姿生成一条轨迹上的RGB图片,然后使用TSDF fusion将生成的RGB图片与给定的深度图合成mesh。 RGB图片的像素对应关系可以通过深度图和相机位姿得到。
在建筑、室内设计行业,可以通过文本和图像条件直接生成全景图和3D室内模型,大大简化图纸设计工作,而且在家具布局layout和风格style上具有较好的生成表现 References https://mvdiffusion.github.io/ https://huggingface.co/spaces/tangshitao/MVDiffusion
第一类方法致力于生成一个场景的图片以及深度图,并得到对应的mesh,如Text2Room,SceneScape——首先用Stable Diffusion生成第一张图片,然后使用图像扭转(Image Warp…
简介:【2月更文挑战第30天】MVDiffusion++,一项革命性的3D重建技术,能在少量图像和无相机姿态信息下生成高密度、高分辨率的3D视图,简化重建流程。采用无姿态架构和视图丢弃策略,提升效率和质量。在Objaverse和Google Scanned Objects数据集上表现优越,且能与文本到图像生成模型结合,潜力广泛应用于游戏、电影和虚拟现实。
事实证明，这款谷歌开发的名为Disco Diffusion的AI作画工具非常之成功。目前，这个工具已经更新到了第五代，V5版本。这是一款由谷歌Colab平台开发的，利用人工智能深度学习进行数字艺术创作的工具，基于MIT许可协议，目前已开源。用户可以在谷歌Drive直接运行。有了这个工具，不需要用户懂什么构图知识，也不需要有任何艺术...
谷歌除了上面提到的Disco Diffusion,最近也有一款名叫Parti的画画AI问世了。 Parti,全名叫「Pathways Autoregressive Text-to-Image」,是谷歌大脑老大Jeff Dean提出的多任务AI大模型蓝图Pathway的一部分。 我们来看看Parti的作品: 看完后,是不是顿时感觉,会画画的AI都这么卷了... 大谷是谁? 提到大谷,你一定会立马想...
视觉生成的技术轨迹也证明了这一点：从 DALL-E 「盲盒式生成」到 Midjourney 的局部重绘，再到 Stable Diffusion 的 ControlNet，视频生成可控性也在逐步提升。AI 大模型作为工具，最终还是要服务于人，而不是去抢夺创作主导权，趣丸科技副总裁贾朔认为。未来，AI 和艺术家会是合作伙伴，毕竟，谁不能也不想独自...