MakePose vs Farm3D

MakePose es una innovadora plataforma en línea que permite a los usuarios crear personajes únicos utilizando tecnología avanzada de inteligencia artificial. Con solo hacer clic en un botón, puedes generar un personaje personalizado ingresando atributos específicos a través de indicaciones positivas y negativas. Tienes la versatilidad de elegir entre representaciones 2D y 3D, agregar poses personalizadas y superponer varios elementos para crear el avatar perfecto. Una vez que estés satisfecho con tu creación, MakePose te permite descargar fácilmente tu personaje. Ya sea para juegos, narración de historias o arte digital, MakePose ofrece una interfaz fácil de usar que está dirigida tanto a principiantes como a profesionales. El servicio está en constante evolución y los comentarios de los usuarios son bienvenidos para mejorar aún más la experiencia.

Farm3D es un método de investigación para la reconstrucción 3D de animales articulados a partir de una sola vista, desarrollado en la Universidad de Oxford y publicado en 3DV 2024. Le proporcionas una foto de un caballo, vaca o oveja y devuelve una forma 3D completa con textura en segundos, sin necesidad de entrenamiento con fotografías reales. La página del proyecto documenta el enfoque, muestra demostraciones de reconstrucción y enlaza al código y al conjunto de datos de referencia Animodel.

La mayoría de los generadores 3D requieren grandes conjuntos de datos 3D etiquetados o capturas multivista. Farm3D se entrena completamente con vistas sintéticas producidas por Stable Diffusion, y luego utiliza el mismo modelo de difusión como crítico durante el aprendizaje. Esto le permite recuperar detalles finos como patas y orejas en categorías que nunca vio en imágenes reales, lo cual es inusual para los procesos de reconstrucción monocular que dependen de supervisión del mundo real.

Investigadores que estudian formas 3D articuladas, ingenieros de visión por computadora que prototipan flujos de trabajo para activos animales y artistas 3D que exploran síntesis controlable encontrarán útiles las demostraciones y el código abierto. El método también soporta reiluminación, intercambio de texturas entre modelos de la misma categoría y animación esquelética una vez que se genera una forma.