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GoogleAI生成具有逼真照明和反射的3D模型图像
时间:2021-07-19 00:39 点击次数:
本文摘要:人工智能技术(AI)制备的三维物件模型看起来并不能笑。在多伦多市的NeurIPS2018大会上的毕业论文中,麻省理工大学电子信息科学与人工智能技术试验室(MITCSAIL)和Google的科学研究工作人员描述了一个分解的AI系统软件必须用细腻的纹理创设站得住脚的形状。人工智能技术系统软件视觉效果目标互联网(VON)不但能够分解比一些最技术设备的方式更为细腻的图像,还能够进行形状和纹理编写,聚焦点偏移及其别的三维调节。

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人工智能技术(AI)制备的三维物件模型看起来并不能笑。在多伦多市的NeurIPS2018大会上的毕业论文中,麻省理工大学电子信息科学与人工智能技术试验室(MITCSAIL)和Google的科学研究工作人员描述了一个分解的AI系统软件必须用细腻的纹理创设站得住脚的形状。人工智能技术系统软件视觉效果目标互联网(VON)不但能够分解比一些最技术设备的方式更为细腻的图像,还能够进行形状和纹理编写,聚焦点偏移及其别的三维调节。

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“当代深层次分解模型学好制备细腻的图像,”科学研究工作人员写到。“大部分推算出来模型只专心致志于分解3D图像,忽略了全球的三维特性,这类仅有3D的角度难以避免地允许了他们在很多行业的具体运用于,比如制备数据信息分解,智能机器人通过自学,视觉效果实际和游戏市场。”VON根据带头制备三维形状和二维图像来解决困难这个问题,科学研究工作人员将其称之为“找到目标答复”。

图像分解模型被分解变成三个要素:形状,聚焦点和纹理,最先通过自学在推算出来“2.5D”手稿和加进纹理以前制备三维形状。最重要的是,由于这三个要素是标准独立国家的,因此 模型不务必二维和三维形状中间的挑选数据信息。这促使精英团队必须在规模性的二维图像和三维形状非空子集上进行训炼,如Pix三维,Google图像寻找和ShapeNet,后面一种包含55个目标类型的数千个CAD模型。

为了更好地让VON通过自学怎样分解自身的形状,该精英团队训炼了一个分解应对互联网(GAN),一个由分解样版和鉴别器组成的制作器组成的两一部分神经元网络,妄图区别分解的样版和现实世界样版,在所述三维形状数据上。纹理分解被退级到另一个根据GAN的神经元网络。


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