Dopo l’esplosione delle immagini generate dall’intelligenza artificiale, il prossimo passo di questa tecnologia è in vista. NVIDIA GET3D ha annunciato, un nuovo modello di intelligenza artificiale in grado di generare oggetti 3D. che potrebbe essere utilizzato nei videogiochi, nei film o nel metaverso. Con l’aiuto di una GPU e di immagini 2D riprese da più angolazioni, il modello è in grado di creare forme complesse con texture ad alta fedeltà.
Secondo un post sul blog di NVIDIA, gli ingegneri hanno addestrato il modello AI con un milione di immagini. Con l’aiuto di diverse GPU Tensor Core A100, il team ha raggiunto l’obiettivo in due giorni. Secondo l’azienda, GET3D è in grado di produrre 20 oggetti al secondo utilizzando una sola GPU.che faciliterebbe il lavoro di artisti e creatori di contenuti.
Il mondo reale è pieno di varietà: le strade sono piene di edifici unici, con veicoli diversi che sfrecciano e folle diverse che passano. La modellazione manuale di un mondo virtuale 3D per riflettere questo aspetto richiede molto tempo e rende difficile completare un ambiente digitale dettagliato.
NVIDIA
Finora, GET3D è in grado di generare una varietà di oggetti che vanno dalle automobili, alle sedie, agli animali, alle moto, agli esseri umani e agli edifici. Il modello può essere combinato con un altro strumento NVIDIA AI per creare l’oggetto in uno stile specifico. Gli ingegneri affermano che è in grado di creare mesh 3D ben dettagliate con topologia complessa e texture realistiche che possono essere esportate nei motori di gioco o nelle applicazioni di rendering.
Gli oggetti 3D possono essere modificati per essere utilizzati nei videogiochi o nei film.
Uno dei punti chiave di GET3D è che i risultati possono essere modificaticosa che si era rivelata difficile con i precedenti tentativi. A prima vista, il risultato è simile a quello che si ottiene utilizzando la tecnica della fotogrammetria, con un modello dettagliato di mesh e texture. L’unico svantaggio è che questo tipo di modelli richiede un lavoro di “pulizia” successivo per ottimizzare il numero di poligoni.
I lavori precedenti sulla modellazione generativa 3D mancano di dettagli geometrici, sono limitati nella topologia delle maglie che possono produrre, di solito non supportano le texture o utilizzano rendering neurali nel processo di sintesi, il che rende il loro uso nei comuni software 3D non banale.
Come nel caso di altri modelli di deep learning, più grande è il set di dati di addestramento, migliori saranno i risultati.. GET3D utilizza un set di dati sintetici, anche se i ricercatori prevedono di addestrare la prossima versione su dati reali.
NVIDIA sta già pianificando la prossima versione del suo modello GET3D.
La creazione di oggetti 3D mediante l’intelligenza artificiale è interessante e NVIDIA ha compiuto un passo importante. Tuttavia, modelli tridimensionali per videogiochi, film o altre applicazioni di intrattenimento sono molto più complessi di un esperimento Mindjourney. o DALL-E. Questi oggetti devono rispettare caratteristiche aggiuntive, come il conteggio dei poligoni o la topologia, se devono essere utilizzati in giochi o scene di animazione.
Qualche settimana fa, un’applicazione simile ha fatto tendenza su Twitter. Kaedimun servizio che promette di creare modelli 3D da immagini 2D utilizzando l’intelligenza artificiale, ha attirato l’attenzione di diversi artisti. Dopo la pubblicazione risultati che sembravano troppo belli per essere verialcuni ha accusato l’azienda di mentire e di utilizzare professionisti del 3D.
Alla fine, Kaedim si è fatto avanti e ha dichiarato che, pur utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale per la creazione dell’oggetto, una persona modifica il risultato finale. Il “tecnico del controllo qualità” controlla il modello e lo adatta allo standard di qualità richiesto dal cliente prima di spedirlo. Anche se questo ottimizza i tempi di produzione rispetto al lavoro manuale, l’algoritmo non è ancora in grado di fornire risultati affidabili..