L'éditeur de Downcodes vous fera découvrir une technologie révolutionnaire de modélisation 3D - GGHead ! Développé par l'Université technique de Munich, GGHead a attiré l'attention du secteur pour ses capacités de génération de modèles de tête 3D ultra-rapides et de haute qualité. Non seulement il peut générer des images de tête 3D avec des résolutions allant jusqu'à 1024² en temps réel, mais plus important encore, il brise la dépendance de la modélisation 3D traditionnelle à l'égard du matériel hautes performances et peut être facilement réalisé même avec des GPU grand public ordinaires.
Cet article parlera d'une nouvelle technologie de modélisation 3D-GGHead. Cette technologie, développée par Tobias Kirschstein et d'autres de l'Université technique de Munich, peut générer des modèles de tête 3D cohérents et de haute qualité à des vitesses ultra-rapides.
Imaginez qu'en utilisant un GPU grand public ordinaire, GGHead puisse générer et restituer des images de tête 3D avec une résolution de 1024² en temps réel, ce qui était difficile à réaliser dans le passé.
Le cœur de GGHead est qu'il utilise une représentation appelée « nuage de points gaussien 3D », qui combine les avantages des réseaux contradictoires génératifs 3D (GAN). Il prédit les propriétés gaussiennes du maillage de la tête de modèle dans l'espace UV grâce à un puissant réseau neuronal convolutif (CNN) 2D. De cette façon, GGHead peut exploiter pleinement les règles de disposition UV du modèle et résoudre la complexité de la génération de nuages de points gaussiens 3D non structurés.
Il convient de mentionner que GGHead introduit une nouvelle technologie de « perte totale de variation » dans le processus de génération, qui contribue à améliorer la précision géométrique du modèle 3D généré. En termes simples, cela garantit que les pixels adjacents rendus proviennent de points gaussiens similaires dans l'espace UV, ce qui peut améliorer la qualité de l'image et la cohérence des caractères.
Par rapport à la technologie GAN 3D existante, GGHead génère non seulement des images de haute qualité, mais améliore également considérablement la vitesse, résolvant ainsi le problème précédent de génération lente d'échantillons haute résolution. En utilisant uniquement des images 2D à vue unique, GGHead parvient à générer une tête 3D efficace.
L'émergence de GGHead a considérablement abaissé le seuil de la modélisation 3D. Il peut générer rapidement et systématiquement des modèles de tête 3D de haute qualité, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour les futures recherches sur la modélisation humaine.
Entrée du projet : https://tobias-kirschstein.github.io/gghead/
Souligner:
GGHead peut générer des modèles de tête 3D haute résolution en temps réel sur des GPU ordinaires.
Cette technologie utilise une représentation de nuages de points gaussiens 3D et un CNN 2D pour générer des attributs gaussiens afin de garantir l'efficacité de la modélisation.
Présentation de la technologie « perte totale de variation » pour améliorer la précision géométrique et garantir la qualité et la cohérence de l'image.
L'émergence de GGHead a sans aucun doute apporté de nouvelles avancées dans le domaine de la modélisation 3D. Ses performances efficaces et de haute qualité devraient être largement utilisées dans le développement de jeux, la production cinématographique et télévisuelle et dans d'autres domaines. Je crois qu'à l'avenir, GGHead se développera davantage et nous apportera une expérience visuelle 3D encore plus étonnante !