大型多视角高斯模型LGM:5秒产出高质量3D物体

简介: 【2月更文挑战第9天】大型多视角高斯模型LGM:5秒产出高质量3D物体

8e68b2267c291590dbf59ad52f70354b.jpeg
随着虚拟现实、增强现实和元宇宙等技术的不断发展,对高质量3D物体的需求日益增加。然而,传统的3D物体创建方法往往需要耗费大量的时间和人力,限制了其在实际应用中的广泛使用。为了解决这一问题,来自北京大学、南洋理工大学S-Lab和上海人工智能实验室的研究者们提出了一种新的框架,即大型多视角高斯模型(LGM),能够在短短5秒内产出高质量的3D物体。
LGM模型的核心是大型多视角高斯模型,采用了一种高效轻量的非对称U-Net作为骨干网络。该模型可以从单视角图片或文本输入中,仅需5秒钟即可生成高分辨率、高质量的三维物体。具体而言,该模型接受四个视角的图像和对应的普吕克坐标作为输入,然后输出多视角下的固定数量高斯特征。这些高斯特征被直接融合为最终的高斯基元,并通过可微渲染技术得到各个视角下的图像。相比传统方法,LGM模型能够有效地克服在有限计算量下的高效3D表征和高分辨率下的三维骨干生成网络的挑战,生成的三维物体质量更高、更丰富。
通过LGM模型,研究者们成功地解决了在有限计算量下的高效3D表征和高分辨率下的三维骨干生成网络的挑战。该模型不仅在文本到多视角和图像到多视角的任务上取得了高质量的结果,而且能够生成多样的高质量三维模型,极大地促进了3D内容的创作和应用。例如,在虚拟现实领域,LGM模型可以用于快速生成逼真的虚拟场景和物体;在游戏开发中,可以帮助开发者快速构建游戏世界的道具和角色;在电影制作方面,可以加快特效制作的速度,提升视觉效果的质量。
目前,LGM模型的代码和模型权重已经开源,并提供了一个在线Demo供大家试玩。未来,随着技术的不断发展和完善,LGM模型有望在虚拟现实、游戏开发、电影制作等领域发挥更加重要的作用,为用户带来更加沉浸式、高质量的3D体验。同时,研究者们还将继续改进和优化LGM模型,使其能够更好地适应各种应用场景,并且带来更多的创新和惊喜。
大型多视角高斯模型LGM为实现高效、高质量的3D物体创作提供了全新的可能性。随着LGM模型的不断完善和推广,相信在不久的将来,我们将会看到更加丰富、更加逼真的虚拟世界和数字化内容,为人们带来更加精彩的视听体验。

目录
相关文章
【故障诊断】用于轴承故障诊断的性能增强时变形态滤波方法及用于轴承断层特征提取的增强数学形态算子研究(Matlab代码实现)
【故障诊断】用于轴承故障诊断的性能增强时变形态滤波方法及用于轴承断层特征提取的增强数学形态算子研究(Matlab代码实现)
164 0
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型,可以精准捕捉短期波动与长期趋势
近年来,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,研究人员开始探索将其应用于时间序列预测。Jin等人提出了LLM-Mixer框架,通过多尺度时间序列分解和预训练的LLMs,有效捕捉时间序列数据中的短期波动和长期趋势,提高了预测精度。实验结果显示,LLM-Mixer在多个基准数据集上优于现有方法,展示了其在时间序列预测任务中的巨大潜力。
13 3
LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型,可以精准捕捉短期波动与长期趋势
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架,使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。这种方法在需要理解干预效果的领域尤为重要,如经济学、医学和市场营销。
23 1
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码
Sora视频重建与创新路线问题之通过多尺度策略提升视频的生成质量该如何操作
Sora视频重建与创新路线问题之通过多尺度策略提升视频的生成质量该如何操作
|
5月前
多水平模型、分层线性模型HLM、混合效应模型研究教师的受欢迎程度
多水平模型、分层线性模型HLM、混合效应模型研究教师的受欢迎程度
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 计算机视觉
什么样才算好图——从生图模型质量度量方法看模型能力的发展(上)
什么样才算好图——从生图模型质量度量方法看模型能力的发展
159 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
什么样才算好图——从生图模型质量度量方法看模型能力的发展(下)
什么样才算好图——从生图模型质量度量方法看模型能力的发展(下)
236 1
|
5月前
R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平
R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平
|
5月前
|
定位技术 计算机视觉 Windows
生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素
生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素
|
5月前
R语言如何用潜类别混合效应模型(LCMM)分析抑郁症状
R语言如何用潜类别混合效应模型(LCMM)分析抑郁症状