GET3D | Nvidia vs Civitai

GET3D apresenta uma abordagem inovadora para a criação de conteúdo 3D com seu modelo generativo capaz de produzir formas 3D texturizadas de alta qualidade diretamente de imagens 2D. Desenvolvida pelo Toronto AI Lab e apresentada no NeurIPS 2022, esta tecnologia inovadora atende à crescente demanda por ativos 3D variados, detalhados e prontos para uso em indústrias que criam mundos virtuais massivos. Ao aproveitar os avanços na renderização diferenciável e na modelagem de superfície, juntamente com redes adversárias generativas, o GET3D pode produzir malhas com topologias complexas e texturas ricas. O modelo treinável de ponta a ponta da tecnologia, o sofisticado desembaraço de textura e geometria e a capacidade de orientar a geração de formas por meio de instruções textuais demonstram o compromisso do GET3D em promover a criatividade e a eficiência na modelagem 3D. A versatilidade do modelo e seu potencial para revolucionar setores como jogos, filmes e realidade virtual tornam-no um desenvolvimento empolgante na criação de conteúdo baseado em IA.

O Civitai é uma plataforma que facilita para as pessoas compartilharem e descobrirem recursos para criar arte de IA. Nossos usuários podem fazer upload e compartilhar modelos personalizados que eles treinaram usando seus próprios dados, ou navegar e baixar modelos criados por outros usuários. Esses modelos podem ser usados ​​com o software de arte da IA ​​para gerar obras de arte exclusivas.

Legal, o que é um "modelo?" Simplificando, um "modelo" refere -se a um algoritmo de aprendizado de máquina ou conjunto de algoritmos que foram treinados para gerar arte ou mídia em um estilo específico. Isso pode incluir imagens, música, vídeo ou outros tipos de mídia.

Para criar um modelo para gerar arte, um conjunto de dados de exemplos no estilo desejado é coletado e usado para treinar o modelo. O modelo é capaz de gerar nova arte através de padrões e características de aprendizado dos exemplos em que foi treinado. A arte resultante não é uma cópia exata de nenhum dos exemplos no conjunto de dados de treinamento, mas uma nova obra de arte que é influenciada pelo estilo dos exemplos de treinamento.

Os modelos podem ser treinados para gerar uma ampla gama de estilos, desde imagens fotorrealistas a padrões abstratos, e podem ser usados ​​para criar arte difícil ou demorado para os seres humanos produzirem manualmente.