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原标题:Sora场景转「3D资产」!浙大CAD&CG全重实验室提出文本转3D新SOTA:多功能、可拓展
关键字:场景,模型,表征,数据,视频
文章来源:新智元
内容字数:14695字
内容摘要:
新智元报道编辑:LRS
【新智元导读】3D-SceneDreamer采用基于Stable Diffusion的Inpainting模型来对不断对场景未见区域进行补全,并通过单目深度方法来辅助优化场景的三维结构,对于未见视角利用扩散模型的自然图像先验来引导视图修复。在这个数字化飞速发展的时代,我们的生活被越来越多的3D内容所包围,从电影中令人惊叹的特效到游戏中栩栩如生的场景,再到虚拟现实中的沉浸体验,这一切都离不开背后复杂的3D场景建模/生成技术。
然而传统的3D创作工具,如InfiGen和Blender,虽然功能强大,但它们通常需要专业的建模技能和大量的手工操作,这不仅耗时而且往往效率低下。
为了促进3D场景的创造,并减少对专业技能的需求,我们迫切需要一种直观、多功能且可控性强的3D场景生成工具。
近期,OpenAI发布的视频生成模型Sora在社交媒体上广受关注。通过超大规模训练,Sora能够生成展现连贯三维空间运动的视频,并精准模拟物体间的物理互动。
此外,它还能确保视频中物体的空间一致性,即便在复杂场景变换中也能维持正确的相对位置和运动轨迹,展示了相当惊艳的效果。
然而通过视频生
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作者简介:智能+中国主平台,致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展,关注人机融合、人工智能和机器人革命对人类社会与文明进化的影响,领航中国新智能时代。
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