0.5 秒、GPU 不要、安定性 AI と中国チーム VAST オープンソースの単一画像で 3D モデル TripoSR を生成
最近、Vincent のビデオ モデル Sora が生成 AI モデルの新たな波を引き起こし、このモデルのマルチモーダル機能が幅広い注目を集めています。
現在、AI モデルは 3D コンテンツ生成において新たな進歩を遂げています。
画像生成およびビデオ生成プロジェクトの立ち上げに成功した後、ビジュアル コンテンツ生成を専門とする Stability AI は、現在 3D 分野への拡大に取り組んでいます。最新のニュースによると、同社は中国のチームVASTと協力して、TripoSRと呼ばれる単一画像生成の3Dモデルプロジェクトを共同でオープンソース化した。この動きにより、デジタル コンテンツ生成分野における Stability AI の主導的地位がさらに強化され、ユーザーにより多様で革新的な製品エクスペリエンスがもたらされます。
TripoSR は、単一の画像から高品質の 3D モデルを 0.5 秒で生成でき、GPU の実行も必要ありません。
- #TripoSR モデル コード: https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR
- TripoSR モデルの重み: https://huggingface.co/stabilityai/TripoSR
- TripoSR デモ: https://huggingface.co/spaces/stabilityai/TripoSR
TripoSR オープン ソースにより、世界中の研究者、開発者、クリエイティブ ワーカーが最先端の 3D 生成 AI モデルにアクセスできるようになり、あらゆる種類の企業が 3D コンテンツを使用してより複雑な製品やサービスを作成し、3D 業界での新しい作品を探索できるようになります。可能性を高め、より活発で競争的な市場を促進します。
# このグラフは、3D パフォーマンスの F-SCORE (高いほど良い) と推論時間 (低いほど良い) の関係を示しています。より良い)。
近年、コンピュータ グラフィックスやコンピュータ ビジョンの分野で 3D コンテンツ生成技術が着実に発展しています。ここ 1 年ほどで、特に大規模な公開 3D データセットの出現と、2D 画像およびビデオの分野における強力な生成モデルの進歩により、3D 生成技術は驚異的かつ急速な進歩を遂げ、業界から幅広い注目を集めています。 。これに関連して、DreamFusion (Google Research チームが提案) などのスコア蒸留サンプリング (SDS) に基づく技術は、複数の観点から 3D モデルを生成する点で画期的な進歩を遂げましたが、依然として生成時間が長く、実用化には困難が伴います。生成されたモデルなどの制約を詳細に制御します。 これに対し、今回リリースされた TripoSR のような、大規模な 3D データ セットと大規模なスケーラブルなモデル アーキテクチャに基づく生成技術ソリューションは、さまざまな 3D データ セットとその生成 3D モデルのプロセスには早送り推論のみが必要で、生成中に 3D モデルの結果を簡単かつ細かく制御できます。このタイプのテクノロジーの出現は、3D 生成テクノロジーの急速な発展に新たな道を開くだけでなく、業界におけるより広範なアプリケーションの新たな可能性も提供します。# 画像とデータ ソース: TripoSR: 単一画像からの高速 3D オブジェクト再構築
#今回、Stability AI が Tripo AI と共同でオープンソース化されたことは注目に値します。 Tripo AI の背後にある研究機関である VAST AI Research は、3D コンテンツ生成分野の最先端の研究チームとして、設立以来オープンソース コミュニティへの貢献に尽力しており、高解像度のコードとウェイトを次々とオープンソース化してきました。 Wonder3D、CSD、TGS などの質の高い研究成果。 Tripo は、2023 年 12 月から VAST によって開始されたユニバーサル 3D 生成モデルです (www.tripo3d.ai)。テキストや写真から 3D メッシュ モデルを 8 秒で生成し、5 分でリファインすることができ、生成されたモデルの形状や材質の品質は手動レベルに近いものになります。 VAST AI Research のブログによると、3D 生成分野における AI の急速な発展には、人間の経験への依存から脱却し、より大きなデータ、よりスケーラブルなモデル、および十分なデータを使用する「普遍的なアプローチ」が必要です。強力なコンピューティング能力を活用して「学習」します。この「普遍的なアプローチ」には、複数のモダリティの学習データの統一、複数のモダリティの制御条件の統一、複数のモダリティに共通の生成モデル基盤が含まれるべきである。 この目標を達成するには、表現、モデル、データの 3 つの方向から作業を行う必要があると VAST は考えています。中でも「表現」の選択は重要であり、既存のグラフィックスパイプラインとの互換性を確保しつつ、柔軟性と計算性に優れた3D表現を見つける必要があります。さらに、「3D トークナイザー」の検討も有望な方向性であり、3D 表現を言語トークンに似た形式に変換します。これは、既存の理解および生成モデルを 3D 分野に適用するのに役立ちます。 「モデル」レベルでは、VAST の研究は、他のモダリティにおける大規模モデルの事前知識、設計ガイドライン、トレーニング経験を最大限に活用して、3D データに対するモデルの学習能力を強化することを目的としています。 「データ」レベルの課題は無視できず、高品質でネイティブで多様な 3D データ セット リソースが不足しているため、モデルの最終的なパフォーマンスと一般化機能が制限されています。 TripoSR により、3D 方向の生成 AI モデルの可能性を確認できるようになり、2024 年には 3D 生成の分野でさらなる新たな探求が行われることを楽しみにしています。参考リンク:
https://stability.ai/news/triposr-3d-generation?utm_source =x&utm_medium=ウェブサイト&utm_campaign=ブログ
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