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Meta推VFusion3D:单张2D图片或文本描述转化为高质量3D对象

Meta与牛津大学合作开发的VFusion3D AI模型,能将单张2D图片或文本转化为高质量3D对象,对虚拟现实、游戏和数字设计领域影响深远。此模型通过预训练的视频AI生成合成3D数据,有效解决了3D训练数据稀缺的问题。在实际测试中,VFusion3D在与顶级系统对比中表现优异,超过90%的人类评估者更偏好其生成的3D重建。VFusion3D仅需几秒即可从图片生成3D资产,功能强大且使用界面友好。尽管在处理特定物体类型时存在局限,但随着视频AI模型的不断发展,这一问题有望得到解决。该模型展示了通过创新数据生成方法推动机器学习领域的新进展,预示着未来设计和开发流程的革命,可能使创意产业更加高效和民主化。

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VFusion3D是一个通过少量3D数据与大量合成多视角数据训练的大型前馈式3D生成模型,是首个研究可扩展3D生成/重建模型的工作。

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VFusion3D是一个大型前馈式3D生成模型,通过少量3D数据和大量合成多视角数据进行训练,探索可扩展的3D生成/重建模型。

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