Stability AI & VAST 强强联手推出开源单图生成3D模型TripoSR

简介: 【2月更文挑战第15天】Stability AI & VAST 强强联手推出开源单图生成3D模型TripoSR

eb5603e64a1f8e9b4f4071027b026875.jpg
随着人工智能技术的飞速发展,3D内容生成领域迎来了一场创新浪潮。在这个领域,Stability AI与VAST携手推出了开源单图生成3D模型TripoSR,引发了业界的广泛关注与期待。

TripoSR是一款高效的3D模型生成工具,其最大的特点是能够在短时间内从单张图片生成高质量的3D模型,甚至无需使用GPU也能流畅运行。这一工具的开发基于Adobe提出的LRM(Large Reconstruction Model),并通过对数据集的精细筛选和渲染以及模型和训练的改进,实现了从有限训练数据中的泛化能力的提升,同时也增强了3D重建的保真度。

LRM的核心思想是将图像生成3D模型的任务理解为一种跨维度的语言翻译过程,即将输入图像的每个像素转化为3D模型语言的一部分。借助Transformer架构的强大支持,LRM在超过百万级别的公开三维数据集上进行了训练,展现出了令人惊叹的效果和效率。这种方法的创新性在于将图像与3D模型之间的转换任务转化为一种类似于自然语言翻译的问题,从而为3D内容生成技术的发展开辟了新的思路和方向。

TripoSR的出现填补了3D生成领域的一个关键空白,为研究人员、开发者和创意工作者提供了访问最先进3D生成AI模型的机会。通过开源的方式,TripoSR将促进3D内容生成技术的进步,推动市场更加活跃和具有竞争力。此外,Stability AI与VAST的合作也展示了跨国合作在人工智能领域的巨大潜力,为未来的技术创新与发展注入了新的活力和动力。

随着TripoSR的推广和应用,我们相信将会见证更多创新和突破的发生,为人工智能技术的发展贡献更多的力量。同时,我们也期待着更多跨国合作的出现,共同推动人工智能技术在全球范围内的应用和发展,为构建更加智能、更加美好的未来做出更大的贡献。

Stability AI与VAST强强联手推出开源单图生成3D模型TripoSR,不仅填补了3D生成领域的空白,也为人工智能技术的发展注入了新的活力与动力。相信在各方的共同努力下,人工智能技术将会不断取得新的突破与进步,为我们的生活带来更多的便利与可能。

目录
相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI大模型学习理论基础
本文探讨了AI大模型学习的理论基础,包括深度学习(模拟神经元工作原理,通过多层非线性变换提取特征)、神经网络结构(如前馈、循环和卷积网络)、训练方法(监督、无监督、强化学习)、优化算法(如SGD及其变种)、正则化(L1、L2和dropout防止过拟合)以及迁移学习(利用预训练模型加速新任务学习)。这些理论基础推动了AI大模型在复杂任务中的应用和人工智能的发展。
|
4天前
|
人工智能 搜索推荐 决策智能
【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】1. 深入源码:详细解读AgentScope中的智能体定义以及模型配置的流程
【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】1. 深入源码:详细解读AgentScope中的智能体定义以及模型配置的流程
38 0
|
5天前
|
数据采集 存储 人工智能
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4:再战RAG问答,提取在线网页数据,并返回生成答案的来源
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例4:再战RAG问答,提取在线网页数据,并返回生成答案的来源
30 0
|
5天前
|
数据采集 存储 人工智能
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例2:通过URL加载网页内容 - LangChain对爬虫功能的封装
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例2:通过URL加载网页内容 - LangChain对爬虫功能的封装
15 0
|
5天前
|
人工智能 Python
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例1:用LangChain写Python代码并执行来生成答案
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例1:用LangChain写Python代码并执行来生成答案
9 0
|
5天前
|
人工智能 监控 数据处理
【AI大模型应用开发】【LangSmith: 生产级AI应用维护平台】1. 快速上手数据集与测试评估过程
【AI大模型应用开发】【LangSmith: 生产级AI应用维护平台】1. 快速上手数据集与测试评估过程
20 0
|
5天前
|
人工智能 监控 数据可视化
【AI大模型应用开发】【LangSmith: 生产级AI应用维护平台】0. 一文全览Tracing功能,让你的程序运行过程一目了然
【AI大模型应用开发】【LangSmith: 生产级AI应用维护平台】0. 一文全览Tracing功能,让你的程序运行过程一目了然
9 0
|
5天前
|
人工智能 API 开发者
【AI大模型应用开发】0.2 智谱AI API接入详细步骤和简单应用
【AI大模型应用开发】0.2 智谱AI API接入详细步骤和简单应用
23 0
|
5天前
|
数据采集 人工智能 数据可视化
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】4. 从Chain到LCEL:探索和实战LangChain的巧妙设计
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】4. 从Chain到LCEL:探索和实战LangChain的巧妙设计
17 0
|
5天前
|
存储 人工智能 JSON
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】3. 一文了解LangChain的记忆模块(理论实战+细节)
本文介绍了LangChain库中用于处理对话会话记忆的组件。Memory功能用于存储和检索先前的交互信息,以便在对话中提供上下文。目前,LangChain的Memory大多处于测试阶段,其中较为成熟的是`ChatMessageHistory`。Memory类型包括:`ConversationBufferMemory`(保存对话历史数组)、`ConversationBufferWindowMemory`(限制为最近的K条对话)和`ConversationTokenBufferMemory`(根据Token数限制上下文长度)。
13 0