伯克利人工智能研究院的一支团队,刚刚详细介绍了一项将平面图像转制为3D模型的新技术。虽然听起来并不新鲜,但最新进展已能通过单张图产出极高分辨率的3D模型。随着后续研究与进步,其有望将任何一张图片,转制为细节丰富和超级实用的三维模型。研究人员解释到:通常情况下,3D重建需要用到卷积神经网络(简称CNN)来预测任意给定对象在三维空间中的形状,因此需要通过CAD模型对神经网络进行训练。神经网络可以学习各种类型的对象,但由于预测量方面的局限性,其通常输出得相当粗糙。于是研究人员们从低分辨率模型开始着手...
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