शुक्रवार को शोधकर्ताओं ने NVIDIA मैजिक3डी की घोषणा की - एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल जो पाठ्य विवरणों से 3डी मॉडल उत्पन्न कर सकता है। एक सुराग इनपुट करने के बाद, जैसे कि "पानी के लिली पर बैठा एक नीला ज़हर डार्ट मेंढक," मैजिक3डी लगभग 40 मिनट में रंगीन बनावट के साथ एक XNUMXडी जाल मॉडल तैयार करता है। संशोधनों के साथ, परिणामी मॉडल का उपयोग सीजीआई प्रारूप में वीडियो गेम या कला दृश्यों में किया जा सकता है।
अपने वैज्ञानिक लेख में NVIDIA मैजिक3डी को ड्रीमफ्यूजन की प्रतिक्रिया के रूप में देखता है, टेक्स्ट-टू-3डी मॉडल जिसे Google शोधकर्ताओं ने सितंबर में घोषित किया था। जिस तरह ड्रीमफ्यूजन 2डी इमेज बनाने के लिए टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल का उपयोग करता है, जिसे बाद में वॉल्यूमेट्रिक एनईआरएफ (न्यूरल रेडियंस फील्ड) डेटा में अनुकूलित किया जाता है, मैजिक3डी दो-चरणीय प्रक्रिया का उपयोग करता है जो कम रिज़ॉल्यूशन पर बनाए गए एक रफ मॉडल को लेता है और इसे अनुकूलित करता है। एक उच्च संकल्प. लेख के लेखकों के अनुसार, परिणामी मैजिक3डी विधि ड्रीमफ्यूजन की तुलना में दोगुनी तेजी से त्रि-आयामी वस्तुएं उत्पन्न कर सकती है।
Magic3D 3D मेश का तत्काल संपादन भी कर सकता है। कम-रिज़ॉल्यूशन वाले 3D मॉडल और एक बुनियादी टूलटिप के साथ, आप परिणामी मॉडल को बदलने के लिए टेक्स्ट को बदल सकते हैं। Magic3D एक ही प्लॉट के कई पीढ़ियों तक संरक्षण (एक अवधारणा जिसे अक्सर सुसंगतता कहा जाता है) और एक 2D मॉडल के लिए एक 3D छवि शैली (जैसे एक क्यूबिस्ट पेंटिंग) के अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है।
NVIDIA अपने शोध पत्र के साथ कोई मैजिक3डी कोड जारी नहीं किया।
पाठ से 3डी उत्पन्न करने की क्षमता आधुनिक प्रसार मॉडल में एक प्राकृतिक विकास प्रतीत होता है, जो डेटा की एक सरणी पर गहन प्रशिक्षण के बाद नई सामग्री को संश्लेषित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं। यह 2022 तक नहीं था कि हमने DALL-E और स्थिर प्रसार जैसे शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल के उद्भव के साथ-साथ Google और मेटा से अल्पविकसित टेक्स्ट-टू-वीडियो जनरेटर को देखा।
जहां तक मैजिक 3डी की बात है, इसके पीछे के शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि यह किसी को भी विशेष प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना 3डी मॉडल बनाने की अनुमति देगा। एक बार परिष्कृत होने के बाद, परिणामी तकनीक वीडियो गेम (और आभासी वास्तविकता) के विकास को गति दे सकती है, और अंततः फिल्म और टेलीविजन के लिए विशेष प्रभावों में उपयोग पा सकती है। अपने लेख के अंत में, वे लिखते हैं: "हमें उम्मीद है कि Magic3D के साथ हम 3D संश्लेषण का लोकतंत्रीकरण कर सकते हैं और 3D सामग्री बनाने में सभी की रचनात्मक क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।"
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