GET3D | Nvidia vs Civitai

GET3D presenta un enfoque innovador para la creación de contenido 3D con su modelo generativo capaz de producir formas 3D texturizadas de alta calidad directamente a partir de imágenes 2D. Desarrollada por el Toronto AI Lab y presentada en NeurIPS 2022, esta tecnología innovadora aborda la creciente demanda de activos 3D variados, detallados y listos para usar en industrias que crean mundos virtuales masivos. Al aprovechar los avances en renderizado diferenciable y modelado de superficies, junto con redes generativas adversarias, GET3D puede producir mallas con topologías complejas y texturas ricas. El modelo entrenable de extremo a extremo de la tecnología, el sofisticado desenredo de geometría y textura y la capacidad de guiar la generación de formas a través de indicaciones textuales demuestran el compromiso de GET3D de fomentar la creatividad y la eficiencia en el modelado 3D. La versatilidad del modelo y su potencial para revolucionar industrias como los juegos, el cine y la realidad virtual lo convierten en un desarrollo interesante en la creación de contenido impulsado por IA.

Civitai es una plataforma que facilita a las personas compartir y descubrir recursos para crear arte de IA. Nuestros usuarios pueden cargar y compartir modelos personalizados que han entrenado utilizando sus propios datos, o explorar y descargar modelos creados por otros usuarios. Estos modelos se pueden usar con software AI Art para generar obras de arte únicas.

Genial, ¿qué es un "modelo"? En pocas palabras, un "modelo" se refiere a un algoritmo de aprendizaje automático o un conjunto de algoritmos que han sido entrenados para generar arte o medios en un estilo particular. Esto puede incluir imágenes, música, video u otros tipos de medios.

Para crear un modelo para generar arte, un conjunto de datos de ejemplos en el estilo deseado se recopila primero y se utiliza para entrenar el modelo. El modelo puede generar un nuevo arte mediante patrones de aprendizaje y características de los ejemplos en los que fue entrenado. El arte resultante no es una copia exacta de ninguno de los ejemplos en el conjunto de datos de capacitación, sino más bien una nueva obra de arte que está influenciada por el estilo de los ejemplos de capacitación.

Los modelos pueden ser entrenados para generar una amplia gama de estilos, desde imágenes fotorrealistas hasta patrones abstractos, y se pueden usar para crear arte que sea difícil o que consuma mucho tiempo para que los humanos produzcan manualmente.