

Lucidfusion
紹介 :
LucidFusionは、ポーズのない、疎で、任意の数の多視点画像から高解像度の3Dガウスを生成するための、柔軟なエンドツーエンドのフィードフォワードフレームワークです。この技術は、相対座標マップ(RCM)を利用して異なるビュー間の幾何学的特徴を整合させることで、3D生成において高い適応性を備えています。LucidFusionは、元の単一画像から3Dへのプロセスとシームレスに統合され、512x512解像度の詳細な3Dガウスを生成し、幅広い用途に適しています。
ターゲットユーザー :
対象ユーザーは、3Dモデラー、VFXアーティスト、ゲーム開発者、研究者です。LucidFusionはその高い柔軟性と適応性から、多角的な画像から高品質な3Dモデルを迅速に生成する必要があるプロフェッショナルに特に適しています。さらに、複雑なシーンの再構築と分析を行う必要がある研究者にとって、LucidFusionは強力なツールとなります。
使用シナリオ
映画におけるアイアンマンキャラクターの3Dモデル再構築を、LucidFusionを用いて多角的な画像から生成。
映画から抽出したハルクキャラクターを、LucidFusionを用いて3D再構築し、映画のポストプロダクションに使用。
LucidFusion技術を用いて、様々な角度からの画像からロシアの伝統的なマトリョーシカの3Dモデルを再構築し、文化展示に使用。
製品特徴
? 相対座標マップ(RCM)を用いて異なるビュー間の幾何学的特徴を整合させ、3D再構築の精度と一貫性を向上させる。
? エンドツーエンドのフィードフォワードフレームワークにより、多視点画像から3Dモデルへの変換プロセスを簡素化する。
? 任意の数と任意のポーズの多視点画像に対応し、モデルの適用性と柔軟性を向上させる。
? 単一画像から3Dへのプロセスとシームレスに統合され、3Dモデリングの効率と詳細度を向上させる。
? 512x512の高解像度3Dガウスを生成し、高品質な3Dビジュアルアプリケーションに適している。
? データセットを跨いでのコンテンツ作成に対応し、モデルの強力な適応性と応用可能性を示している。
使用チュートリアル
1. ポーズのない多視点画像のセットを用意する。
2. これらの画像をLucidFusionフレームワークに入力する。
3. フレームワーク内のStable Diffusionモデルを使用して画像をフィードフォワード処理する。
4. モデルが、入力画像のRCM表現を予測する。
5. VAEの最終層の特徴マップを入力デコーダーネットワークに入力し、ガウスパラメータを予測する。
6. RCM表現と予測されたガウスパラメータを融合し、ガウスレンダラに渡して新しいビューを生成し、監督を行う。
7. 必要に応じてパラメータを調整し、3Dモデルの品質とディテールを最適化する。
8. 最終的な3Dガウスモデルを出力し、さらなるアプリケーションや分析に使用する。
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