Редактор Downcodes познакомит вас с революционной технологией 3D-моделирования — GGHead! Программа GGHad, разработанная Мюнхенским техническим университетом, привлекла широкое внимание в отрасли благодаря своим сверхбыстрым и высококачественным возможностям создания 3D-моделей головы. Он не только может генерировать 3D-изображения головы с разрешением до 1024² в режиме реального времени, но, что более важно, он устраняет зависимость традиционного 3D-моделирования от высокопроизводительного оборудования и может быть легко реализован даже с помощью обычных графических процессоров потребительского уровня.
В этой статье речь пойдет о новой технологии 3D-моделирования — GGHad. Эта технология, разработанная Тобиасом Киршштейном и другими сотрудниками Мюнхенского технического университета, позволяет создавать высококачественные, согласованные 3D-модели головы на сверхвысоких скоростях.

Представьте себе, что с помощью обычного графического процессора потребительского уровня GGHead может генерировать и отображать 3D-изображения головы с разрешением 1024² в реальном времени, чего раньше было трудно достичь.
Суть GGHead заключается в том, что он использует представление под названием «3D-гауссово облако точек», которое сочетает в себе преимущества 3D-генеративно-состязательных сетей (GAN). Он прогнозирует гауссовы свойства сетки головы шаблона в УФ-пространстве с помощью мощной двумерной сверточной нейронной сети (CNN). Таким образом, GGHead может в полной мере использовать правила UV-разметки шаблона и решить проблему создания неструктурированных трехмерных гауссовских облаков точек.

Стоит отметить, что GGHad внедряет в процесс генерации новую технологию «полных потерь вариации», которая помогает повысить геометрическую точность создаваемой 3D-модели. Проще говоря, это гарантирует, что соседние отображаемые пиксели происходят из одинаковых гауссовских точек в UV-пространстве, что может улучшить качество изображения и согласованность символов.
По сравнению с существующей технологией 3D GAN, GGHad не только генерирует изображения высокого качества, но и значительно повышает скорость, решая предыдущую проблему медленной генерации образцов высокого разрешения. Используя только однопроекционные 2D-изображения, GGHead успешно обеспечивает эффективную генерацию 3D-голов.

Появление GGHead значительно снизило порог 3D-моделирования. Он может быстро и стабильно создавать высококачественные 3D-модели головы, открывая новые возможности для будущих исследований в области моделирования человека.
Вход в проект: https://tobias-kirschstein.github.io/gghead/
Выделять:
GGHead может создавать 3D-модели головы высокого разрешения в реальном времени на обычных графических процессорах.
Эта технология использует трехмерное гауссово представление облака точек и двумерную CNN для генерации гауссовых атрибутов для обеспечения эффективности моделирования.
Представляем технологию «полной потери вариации» для повышения геометрической точности и обеспечения качества и согласованности изображения.
Появление GGHead, несомненно, принесло новые прорывы в области 3D-моделирования. Ожидается, что его эффективная и качественная работа будет широко использоваться в разработке игр, производстве фильмов и телевидения и в других областях. Я верю, что в будущем GGHhead будет развиваться дальше и принесет нам еще более потрясающие впечатления от трехмерной графики!