Nvidia推出的2D转3D模型我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格,并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。&...
Nvidia推出的2D转3D模型
我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格,并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。
GET3D是一项颇具巧思的2D到3D生成工作,巧妙结合SDF与纹理场建模,并借助DMTet实现高质量网格提取;训练中引入2D图像上的对抗损失,兼顾几何与外观一致性,整体思路清晰、技术扎实,为生成式3D内容开辟了实用且富有潜力的新路径。
GET3D的技术思路令人印象深刻,将2D图像转化为带有纹理的3D模型展现了较强的创新性。通过对抗训练提升生成质量的做法也颇具巧思,整体表现值得肯定。
GET3D 的创意令人印象深刻,将 2D 图像优雅地转化为带有纹理的 3D 模型,展现了技术的细腻与潜力。基于对抗损失的训练方式也颇具巧思,为生成质量提供了有力保障。
GET3D是一项颇具巧思的2D到3D生成工作,巧妙结合SDF与纹理场建模,并借助DMTet实现高质量网格提取;训练中引入2D图像上的对抗损失,兼顾几何与外观一致性,整体思路清晰、技术扎实,为生成式3D内容开辟了实用且富有潜力的新路径。
GET3D的技术思路令人印象深刻,将2D图像转化为带有纹理的3D模型展现了较强的创新性。通过对抗训练提升生成质量的做法也颇具巧思,整体表现值得肯定。
GET3D 的创意令人印象深刻,将 2D 图像优雅地转化为带有纹理的 3D 模型,展现了技术的细腻与潜力。基于对抗损失的训练方式也颇具巧思,为生成质量提供了有力保障。