由于3D內容創作在AR/VR、游戲和電影行業中的廣泛應用,它已經引起了顯著的關注。隨著擴散模型的發展和大規模3D對象數據集的建立,最近三代3D基礎生成通過微調的文本到圖像(T2I)擴散模型以及從頭開始訓練大型重建模型得到了廣泛的探索,引領了3D資產創建進入新時代。
坦率的講,要是兩年前,我肯定得自己去徒手建模了。但是如今,讓我自己再去建模那肯定不可能,C4D和Blender我打開都不想打開,作為一個AI博主,要是再回去手工建模,那簡直就是就回到原始人了。
數字人產業的發展并非一帆風順,從虛擬數字人到視頻數字人,每一次嘗試都伴隨著質疑和挑戰。那么真人3D數字人能否突破瓶頸,真正成為開啟元宇宙的大門呢?
Nvidia近日在美國丹佛舉行的Siggraph大會上宣布,正在大幅擴展Nvidia Inference Microservices(NIM)庫以涵蓋物理環境、高級視覺建模和各種垂直應用。
可控場景生成(即生成具有可重新排列布局的圖 像的任務)是生成建模的一個重要課題 [16, 34],其應 用范圍包括社交媒體平臺的內容生成和編輯,以及互 動式室內設計和視頻游戲。
英偉達多倫多AI實驗室的研究人員正努力解決生成圖像與視頻的時間問題。在本周英偉達GTC 2024大會上,他們概述了這項工作的部分成果,展示的相關進展有助于更快(因此更經濟)生成“噪聲”更少的圖像與細節更豐富的3D圖形,甚至能夠將以往耗時幾周或幾個月的任務縮短至幾天乃至幾分鐘。
當前美國的“消費者”們正沉浸在前所未有的“0元購”狂歡中,一場“盛宴”卻是零售業的“噩夢”。生活成本的上升壓縮了消費者預算,零售商們承受著前所未有的壓力。過去兩周,沃爾瑪、塔吉特、均提及這種犯罪行為對其業務和員工的影響損失達到了數十億美元。
Nvidia近日對超逼真實時3D圖形協作和模擬平臺Omniverse進行了多項升級更新,包括為企業用戶和創作者提供更高的性能和新的工具。
Adobe攜手創意網站It's Nice That(INT)于近日發布3D 趨勢報告,通過研究目前全球3D設計領域的創意作品,總結出當下3D產業的趨勢偏好:“重新想象現實”,即運用生活中的靈感將現實設計中的對象與元素重新組合來表達自我。
NVIDIA現已宣布舉辦首屆專為開發者、工程師、技術藝術家、業余愛好者和研究者打造的NVIDIA Omniverse比賽,參賽者需要開發用于3D世界的Python工具。
讓AI模型如何在少量訓練數據支持下學會在物理世界中行走,目前已經取得了快速進展。這項研究能夠顯著縮短AI模型獲得視覺導航能力的時間。以前,實現這類目標要需要利用大量數據集配合重復“強化學習”才能實現。
GANverse3D應用為2D到3D的圖像轉換提供了全新的思路,而目前3D圖像設計在建筑師、創作者、游戲開發人員與設計師等領域有著廣泛的應用,這樣GANverse3D具有廣闊的應用空間。