금요일에는 연구원들이 NVIDIA 텍스트 설명에서 3D 모델을 생성할 수 있는 인공 지능 모델인 Magic3D를 발표했습니다. Magic3D는 "수련 위에 앉아 있는 푸른 독화살 개구리"와 같은 단서를 입력하면 약 40분 만에 색상 질감이 완성된 D 메쉬 모델을 생성합니다. 수정을 통해 결과 모델은 CGI 형식의 비디오 게임이나 예술 장면에 사용될 수 있습니다.
그의 과학 기사에서 NVIDIA Magic3D는 Google 연구원이 3월에 발표한 텍스트-2D 모델인 DreamFusion에 대한 대응으로 간주됩니다. DreamFusion이 텍스트-이미지 모델을 사용하여 3D 이미지를 만든 다음 체적 NeRF(Neural radiance field) 데이터로 최적화되는 것처럼 Magic3D는 저해상도에서 생성된 대략적인 모델을 가져와 최적화하는 단계 프로세스를 사용합니다. 더 높은 해상도. 기사 작성자에 따르면 결과로 나온 MagicD 방법은 DreamFusion보다 두 배 빠른 속도로 차원 개체를 생성할 수 있습니다.
Magic3D는 또한 3D 메쉬의 즉석 편집을 수행할 수 있습니다. 저해상도 3D 모델과 기본 툴팁을 사용하여 텍스트를 변경하여 결과 모델을 변경할 수 있습니다. Magic3D는 또한 여러 세대에 걸친 동일한 플롯의 보존(종종 일관성이라고 하는 개념)과 2D 모델에 대한 3D 이미지 스타일(예: 입체파 페인팅)의 적용을 보여줍니다.
NVIDIA 그녀의 연구 논문에는 Magic3D 코드를 공개하지 않았습니다.
텍스트에서 3D를 생성하는 기능은 신경망을 사용하여 일련의 데이터에 대한 집중 훈련 후 새로운 콘텐츠를 합성하는 현대 확산 모델에서 자연스러운 진화로 보입니다. 2022년이 되어서야 DALL-E 및 Stable Diffusion과 같은 강력한 텍스트-이미지 모델과 Google 및 Meta의 초보적인 텍스트-비디오 생성기가 등장했습니다.
Magic3D의 경우 연구원들은 누구나 특별한 교육 없이도 3D 모델을 만들 수 있기를 희망합니다. 일단 개선되면 결과 기술은 비디오 게임(및 가상 현실) 개발을 가속화할 수 있으며 결국에는 영화 및 TV용 특수 효과에 사용될 수 있습니다. 그들의 기사 끝에 그들은 이렇게 썼습니다. "우리는 Magic3D로 3D 합성을 민주화하고 3D 콘텐츠를 만드는 데 있어 모든 사람의 창의적 잠재력을 발휘할 수 있기를 바랍니다."
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