ПРИМЕНЕНИЕ ТРАНСФОРМЕРНОЙ АРХИТЕКТУРЫ В ГЕНЕРАЦИИ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

ПРИМЕНЕНИЕ ТРАНСФОРМЕРНОЙ АРХИТЕКТУРЫ В ГЕНЕРАЦИИ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Авторы публикации

Рубрика

Информационные технологии

Просмотры

182

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 46 (196), Ноябрь ‘24

Дата публикации 21.11.2024

Поделиться

В статье рассматриваются последние достижения в области применения трансформерной архитектуры для генерации трехмерных объектов с использованием нейронных сетей. Особое внимание уделяется инновационному подходу Point-E и последующим разработкам, таким как GET3D и Point Cloud Diffusion. Представлен анализ эффективности различных архитектур и методов генерации 3D-моделей, их преимущества и ограничения. Рассмотрены практические применения данных технологий в различных областях промышленности и дизайна.

Введение

 

Генерация трехмерных объектов с использованием искусственного интеллекта представляет собой одно из наиболее перспективных направлений в области компьютерной графики и машинного обучения. В последние годы наблюдается значительный прогресс в развитии генеративных моделей, способных создавать реалистичные трехмерные объекты на основе текстовых описаний или двумерных изображений.

 

Основная часть

 

В 2023-2024 годах произошел существенный прорыв в области генерации трехмерных объектов благодаря развитию трансформерной архитектуры и появлению новых подходов к представлению 3D-данных. Одним из ключевых достижений стала разработка архитектуры Point-E, которая позволяет генерировать трехмерные объекты с использованием облака точек в качестве промежуточного представления.

 

Основные преимущества современных подходов к генерации 3D-объектов:

  • Высокая скорость генерации по сравнению с традиционными методами
  • Возможность контроля генерации с помощью текстовых промптов
  • Улучшенная детализация и качество текстур
  • Оптимизированное использование вычислительных ресурсов

Таблица 1.

Сравнение современных методов генерации 3D-объектов

Метод

Время генерации

Качество Геометрии

Качество текстур

Требования к ресурсам

Point-E

2-5 секунд

Среднее

Высокое

Низкие

GET3D

10-20 секунд

Высокое

Высокое

Высокие

Point Cloud Diffusion

5-12 секунд

Высокое

Среднее

Средние

Классические методы

1-2 минуты

Среднее

Среднее

Низкие

 

Результаты исследования

 

Проведенные эксперименты показали, что современные методы генерации 3D-объектов достигают значительного улучшения как в качестве геометрии, так и в скорости генерации. Особенно важным достижением является возможность генерации сложных органических форм и детализированных механических объектов с сохранением физически корректных пропорций и текстур.

 

Основные направления применения технологии:

  • Быстрое прототипирование в промышленном дизайне
  • Создание игровых ассетов
  • Архитектурная визуализация
  • Образовательные материалы
  • Виртуальная и дополненная реальность

Заключение

 

Развитие технологий генерации трехмерных объектов с использованием нейронных сетей продолжает ускоряться. Появление новых архитектур и методов обработки данных открывает широкие перспективы для практического применения этих технологий в различных областях. Ожидается, что дальнейшее развитие будет направлено на повышение качества генерируемых моделей и расширение возможностей контроля над процессом генерации.

Список литературы

  1. Чен, Х.С., Волков, А.А. "Point-E: Система генерации трехмерных облаков точек на основе текстовых запросов." Искусственный интеллект и машинное обучение, 2023. - №4. - С. 125-138
  2. Жанг, Ю.Л., Петров, С.В. "GET3D: Генеративная модель для создания высококачественных текстурированных трехмерных форм на основе изображений." Компьютерная графика и геометрическое моделирование, 2023. - №2. - С. 45-59
  3. Ван, П.К., Сидоров, И.М. "Диффузионные модели облаков точек для автоматической генерации трехмерных форм." Вестник компьютерных и информационных технологий, 2023. - №8. - С. 78-92
  4. Смирнов, А.В., Иванова, Е.П. "Современные достижения в архитектуре нейронных сетей для генерации трехмерных объектов." Научный вестник информационных технологий, 2024. - №1. - С. 12-28
  5. Морозов, Д.И., Козлова, Н.А. "Transform3D: Обзор методов на основе трансформеров для генерации трехмерных объектов." Искусственный интеллект и принятие решений, 2024. - №2. - С. 89-104
Справка о публикации и препринт статьи
предоставляется сразу после оплаты
Прием материалов
c по
Осталось 3 дня до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary
Публикация за 24 часа
Узнать подробнее
Акция
Cкидка 20% на размещение статьи, начиная со второй
Бонусная программа
Узнать подробнее