GET3D | Nvidia 对比 Civitai

GET3D 生成带纹理的 3D 网格资产，您可以直接将其导入渲染引擎，该模型仅通过 2D 图像集合进行训练。NVIDIA 研究人员开发它以输出具有几何形状和纹理的显式网格，而非需要自定义渲染器的神经辐射场。

当时大多数 3D 生成模型要么跳过纹理，要么限制固定拓扑结构，或者需要神经渲染管线来查看结果。GET3D 使用可微分的四面体行进算法（DMTet）加上对光栅化 RGB 图像和轮廓的对抗损失，因此输出的是标准的带纹理网格。权衡之处在于研究级访问：这是 NVIDIA 多伦多 AI 实验室在 NeurIPS 2022 发布的项目，而非带上传按钮的托管 SaaS。

该模型支持汽车、椅子、动物、摩托车、人物角色和建筑物。它还支持通过基于 CLIP 的微调进行文本引导的形状生成，类似于 StyleGAN-NADA，并且可以通过独立的潜在编码分离几何形状和纹理。

Civitai是一个平台，使人们可以轻松共享和发现创建AI艺术的资源。我们的用户可以上传和共享他们使用自己的数据培训的自定义模型，或浏览和下载其他用户创建的模型。然后，这些模型可以与AI艺术软件一起使用，以生成独特的艺术品。

酷，什么是“模型”？ 简而言之，“模型”是指机器学习算法或一组已训练以特定风格生成艺术或媒体的算法。这可以包括图像，音乐，视频或其他类型的媒体。

为了创建用于生成艺术的模型，首先收集了所需样式的示例数据集，并用于训练模型。然后，该模型能够通过从其训练的示例中学习模式和特征来生成新的艺术。最终的艺术不是培训数据集中任何示例的确切副本，而是受培训示例风格影响的新艺术品。

可以训练模型，以生成各种样式，从影像图像到抽象模式，可用于创造一种困难或耗时的艺术，以便人类手动生产。