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,NVIDIA Research 展示一段赞扬爵士乐与发源地纽奥良的短片,借助 3D MoMa 技术迅速将 2D 物件照片重建为三角网格格式
NVIDIA Research 展示一段赞扬爵士乐与发源地纽奥良的短片,借助 3D MoMa 技术迅速将 2D 物件照片重建为三角网格格式

国际电脑视觉与模式辨识会议 ( CVPR )将在 6 月底于美国纽奥良举办,纽澳良也同时是爵士乐的发源地, NVIDIA 预计在 CVRP 展示称为 NVIDIA 3D MoMa 的真实物件快速转换 3D 内容工具,也借此利用 3D MoMa 创作一段赞扬爵士乐与纽奥良的短片。

NVIDIA Research 预计在台湾时间 6 月 23 日凌晨的 CVRP 大会公布 NVIDIA 3D MoMa 技术论文,同时 NVIDIA Research 也预计在 CVRP 公布高达 38 篇论文。

3D MoMa 是一种逆向渲染工具,旨在将静态照片重新转化为 3D 物件与场景, NVIDIA 3D MoMa 渲染结合新一代 AI 技术与 GPU 加速逆向渲染程序,得以快速产生 3D 物件,并透过既有工具进行汇入、编辑与扩展。

▲三角网格是业界通用格式,故逆向渲染技术最好能够直接完成三角网格重建


NVIDIA 强调, 3D 物件的型态需要能够搭配游戏引擎、 3D 建模器、电影渲染器等工具,才能使艺术家与工程师容易使用,故其形式是 3D 工具通用语言、带有纹理材质的 Triangle Mesh 三角网格。不过传统将真实物件转化为三角网格需要使用复杂的摄影量测技术,并以大量时间与人力进行拍摄与转换。

虽然近日借助神经辐射场域的研究成果,虽然能够快速产生 3D 物件或场景,但其格式并非是业界通用的三角网格。此次将在 CVRP 发表技术论文的的 3D MoMa 技术,则是借助单一 NVIDIA Tensor Core GPU ,可在一个小时内产生三角网格模式,同时能直接套用在创作者的 3D 绘图引擎与建模工具。

流程重建由三个特征构成,包括 3D 网格模型、材质与光线;网格是由大量三角形构成的 3D 形状纸糊模型,使开发者能借由网格调整物件,再透过 2D 纹理如肌肤表层附加于 3D 网格显示物体的材质特性,最后由光线呈现物体质感,而 NVIDIA 3d MoMa 可侦测并判断场景打光,以利创作者在后期调整物件的光线。

▲将每个物件拍摄约百张平面照片,再透过 3D MoMa 进行三角网格重建

在此次 NVIDIA Research 的示范当中,由团队蒐集包括小号、长号、萨克斯风、爵士鼓与单簧管等五种爵士乐器不同角度各约 100 张照片,在利用 3D MoMa 将这些 2D 平面照片进行三角网格重建转换,完成这些 3D 模型后,创作团队即可将这些物件汇入 NVIDIA Omniverse 3D 模拟平台进行编辑。

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