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英偉達推出人工智能3D建模軟件

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近期，據(jù)魔猴網(wǎng)了解，Nvidia公司宣布推出Magic3D，這是一款能夠根據(jù)文本提示生成3D模型的生成式人工智能技術。該技術有助于構思形狀復雜的零部件模型，隨后可以使用3D打印技術將其變?yōu)楝F(xiàn)實。年度3D打印行業(yè)高管調查顯示，利用人工智能自動生成3D模型已經(jīng)成為一個熱門話題。Magic3D可以在40分鐘內創(chuàng)建一個帶有彩色紋理的3D網(wǎng)格模型。舉個例子，當輸入“一個坐在睡蓮上的藍色箭毒蛙”這樣的提示詞時，對應的3D模型就會很快被生成出來。

相信在不斷優(yōu)化之后，Magic3D可以生成用于CGI藝術場景或視頻游戲的高質量模型。這項技術可以降低建模門檻，使任何人都能夠創(chuàng)建3D模型，無需進行特殊的培訓。Magic3D的研究人員希望它能夠民主化3D建模，并在3D內容創(chuàng)作中開啟創(chuàng)造力的大門。

產(chǎn)品特點

該技術采用了通過兩個步驟來創(chuàng)建3D模型，首先以低分辨率創(chuàng)建一個粗糙的模型；然后對其進行優(yōu)化，使其分辨率更高, 并使用文本轉圖像模型來生成2D圖像，然后將其優(yōu)化為體積數(shù)據(jù)NeRF（神經(jīng)輻射場）。

Magic3D的開發(fā)者聲稱，該技術比另一種3D建模技術DreamFusion快兩倍。除了速度之外，Magic3D還能夠基于提示詞編輯已經(jīng)創(chuàng)建好的3D模型。用戶可以通過修改基礎提示詞和低分辨率的3D模型，來改變生成的模型。

Magic3D的開發(fā)者還展示了產(chǎn)品在創(chuàng)造不同版本的3D模型中保持模型特征連貫性的能力，以及將2D圖像的風格遷移到到3D模型上的能力（如立體主義畫作）。

block GPU帶來的優(yōu)勢

GPU（圖形處理器）計算已被引入到技術和科學計算中，以加速3D建模中的基于CPU的應用。這種方法利用GPU作為輔助處理器，替代一些耗時和計算密集的代碼，從而提高應用程序的性能，加快運行速度。應用開發(fā)者利用NVIDIA的CUDA并行編程模型，以利用并行GPU架構的性能。

NVIDIA的渲染框架，稱為可微插值渲染器（DIB-R），具有在3D設計和機器人技術等領域幫助和加速的潛力，可以在幾秒鐘內呈現(xiàn)出3D模型。該框架可以通過將來自2D圖像的輸入轉換為映射來預測圖像的形狀、顏色、紋理和照明。然后使用此映射來創(chuàng)建一個多邊形球，從而生成代表原始2D圖像中組件的3D模型。這項技術可以快速高效地創(chuàng)建高度詳細和復雜的3D模型。CUDA并行編程模型和NVIDIA GPU專家Daghan Cam使用GPU計算創(chuàng)建了完美的3D打印結構。Cam使用算法完成了他的抽象設計結構，然后使用Quadro K6000顯卡和Tesla K40 GPU加速器完成3D模型的制作，最終與Boston Limited和Materialise合作，使用Materialise的高分辨率Mammoth立體光刻打印機打印出精美的抽象原型設計。

挑戰(zhàn)與展望

Physna Inc.公司的首席執(zhí)行官 Paul Powers 表示，生成式 AI 在許多行業(yè)都取得了成功，但尚未完全融入 3D 打印行業(yè)。主要的問題是3D 模型相對2D圖像更為復雜，同時也缺乏標記的 3D 數(shù)據(jù)。同時，Powers 指出與 2D 數(shù)據(jù)相比缺乏 3D 數(shù)據(jù)是第二個問題。雖然在神經(jīng)輻射場 (NeRFs) 上進行訓練3D模型可能比在 2D 模型上進行訓練更有幫助，但它不能替代真實的、帶標簽的 3D 模型。對此，Physna 進行了一些實驗來檢查生成 AI 與 3D 打印的兼容性，該公司對該技術的潛力持樂觀態(tài)度。