Skip to main content

Создан алгоритм автоматического преобразования 2D-изображений в 3D-объекты

Новый подход к генеративно-состязательным сетям (GAN) привлек внимание научного сообщества. Xingang Pan, доцент Наньянского технологического университета, предложил новый метод использования GAN для преобразования 2D-изображений в реалистичные 3D-модели.
Создан алгоритм автоматического преобразования 2D-изображений в 3D-объекты
В 2022 году Xingang Pan начал работу над методом обратного рендеринга двумерных изображений. Цель работы заключалась в создании алгоритма, способного автоматически преобразовывать двумерные изображения в трехмерные объекты. Такой подход позволил бы получать высококачественные 3D-проекции из простых растровых изображений с возможностью выбора ракурса.

После года упорной работы и множества бессонных ночей, Pan представил рабочее решение этой задачи. Разработанное им программное обеспечение позволяет пользователям деформировать изображения без потери качества или реалистичности, просто задавая ключевые точки для поворота, расширения или деформации объекта.

Создан алгоритм автоматического преобразования 2D-изображений в 3D-объекты
Создан алгоритм автоматического преобразования 2D-изображений в 3D-объекты
Создан алгоритм автоматического преобразования 2D-изображений в 3D-объекты

Пользователь сможет загружать растровое изображение и получать на выходе полностью визуализированную трехмерную проекцию, которую можно просматривать с различных ракурсов. Пользователь может задать ключевые точки, вокруг которых объект будет поворачиваться, расширяться или деформироваться, а нейронная сеть автоматически сгенерирует все ключевые кадры, сохраняя при этом качество и реалистичность. Звучит невероятно, не правда ли?

Данная технология может иметь огромное значение в таких областях, как создание реалистичных 3D-моделей, виртуальная реальность, улучшение возможностей машинного обучения и компьютерного зрения, кинопроизводство и даже медицина.