基于人工智能技术快速紧密结合三维模型

时窄也比直到现在窄。之后，我从各个取向拍摄地了1分钟细腻的示意图表。我锻炼基本概念的时窄共有不到30秒。在720p下贴示意图4星期后，左示意图是我录制的示意图表：

示意图4：我的第二个NeRF基本概念——一部主题公园核心技术车后！

次测试3：植物学

结果假定纸片的次测试2来得好一些了，将近在核心技术上行不通。然而，还是存在一团奇怪的雾，当然这还已是是的大级麻烦。在我的下一次次测试中时会，我也好几次从来得近的上端拍摄地（我假设雾是由人脑对那里面的过道感到“困惑”引起的）。我意示意图来得多地管控aabc_scale数值（该数值应用于衡量标准化布景有多大），然后对其进行几分钟的锻炼。贴示意图之后，给与如下附注的示意图表结果：

示意图5：我用客厅沙发上的一棵植物学花钱转成的一个NeRF基本概念

好多了！好像所想淋漓尽致的是，它是如何将钩针植物学盆子、木头上的凹槽以及枝叶的繁杂性表现得如此精确的。想想摄像头在枝叶上花钱的低飞特技吧！

次测试4：

从前，我们的次测试特性日益好了！然而，我想要一个户外的示意图表。我在房子外拍摄地了不到2分钟的示意图表，并进始处理事件。这对于贴示意图/锻炼来却说尤其笨重。我在这里面的确实是，我的aabc_scale值比较很高（8），因此贴示意图“光线”才会走得很近（即，我想要贴示意图的过道数量来得多）。于是，我一再读取到480p，并将贴示意图FPS从30降低到10。冤枉实说明了，另设数值的必需无论如何时会影响贴示意图时窄。经过8个星期的贴示意图，我完转成了以下操控：

示意图6：一个我在房子外面用到的NeRF基本概念

不过，我忽视第三次次测试即便如此是我儿时的。我想我可以把第四次次测试花钱得来得好一点。但是，当贴示意图时窄来得为推移时，很难重构各个修改版并次测试不同的贴示意图和锻炼另设。从前甚至另设贴示意图的摄像头取向都很瓶颈了，这避免我的程序来得为极度缓慢。

不过，这只不过是一个比较极佳的转转成器，因为仅仅用到了一两分钟的示意图表数据集。之后，我终于有了一个简略的夸张的缩放基本概念！

得失深入研究

我忽视最好像所想淋漓尽致的是，在1-2分钟的拍摄地时窄内，完全没有经验丰富照相探测锻炼的人（我）可以创立一个行不通的3D基本概念。该反复的确无需一些核心技术诀窍，但一旦你把所有设备都装有好了，也就很来得易用到了。用到Python脚本将示意图表转转成为缩放特性最好。一旦这些都花钱了，转换转成到人脑就时会转成功进行。

然而，尽管很难因这一方面而责难英伟达，但我觉得我还是应该驳斥来：这件冤枉无需一个比较强大的GPU。我的笔记本微电脑里面有一个T500，这项侦查家伙把它摆在了绝对极限。锻炼时窄无论如何比宣传的5秒钟时窄窄得多，在此之后在1080p可能会下贴示意图时时会避免程序崩溃（我是必需在135*74指标有数特性贴示意图的）。从前，这即便如此已是一个前所未见的革新，因为直到现在的NeRF基本概念科学研究花费了好几天时窄。

我不忽视每与生俱来都时会有一个3090p设备应用于这样的重大项目，所以值得简要却指明一下。低机动性配置的微电脑使程序难以用到，尤其是当我意示意图让摄像头“飞上去”以便来得有利于另设贴示意图示意图表时。尽管如此，这一反复的转成果还是让人所想淋漓尽致。

还有，我面临的另一个弊端是未寻找贴示意图PDFrender.py（正如您意味著确实的那样，它对于贴示意图示意图表至关重要）。比较有意思，它都是官方Facebook发放的进放源码代码马厩中时会，尽管在大多数广告篇文章和其他PDF中时会都有大量详述。因此，我才会从文档处挖显露这个宝贝。

之后，我也决心需要把纸片的3D基本概念还原转成.objPDF。某种程度从前，这现在沦为意味著的冤枉了。

示意图7：一只狐狸的gif动画——这不是我花钱的，是英伟达花钱的。特性很差，对不？

总结和下一步的想法

纸片的科学研究反复让我一下联想到OpenAI公司进发新的DALL-E，这也是一种需要激发缩放的人脑核心技术。从前，这种核心技术现在来得为比较风靡一时，部份原因在于它比较来得易访问期间。此外，DALL-E展示给人们一个比较酷的举例来说，却指明人脑基本概念可以花钱什么，以及它们的局限性。它时至今日甚至现在沦为了一种风靡一时的文化现象（或者将近在我的部落格上就体现了很多特色段落）——人们录制自己各自奇怪的DALL-E示意图表并相互回馈。我可以却是这种核心技术也时会引发类似这样的冤枉情：一个可以让任何人上传示意图表并创立一个可以与朋友回馈的3D基本概念的Facebook，其病毒传播的潜力是前所未见的。再次有人肯定时会花钱到这一点！

就我与生俱来而言，我所想着这方面来得多的科学研究转成果。我决心需要分解转成的大夸张的基本概念，然后将它们转储到AR/VR中时会。基于这些核心技术，你甚至可以主持人网络时会议——那不是很有趣吗？因为你仅无需倚靠平板电脑上的摄像头只需借助于这一目标，而时至今日大部份Gmail平板电脑中时会现在保有了这种硬件配置。

总地来却说，我所想淋漓尽致。需要在平板电脑上混音1分钟的示意图表，并将其转转成为一个你可以逐步通过的基本概念，这感叹太棒了。虽然贴示意图无需一段时窄，而且装有好像瓶颈，但特性最好。经过几次次测试，我现在给与了比较酷的转转成器！我所想着来得多的科学研究！

参考文献

NVIDIA Git

NVIDIA blog

Supplemental Git

英文版详述

朱先为忠，51CTO一个社区编辑，51CTO专家新浪、讲师，济宁一所很高校计算机程序教师，自由程序语言界老兵一枚。早期投身于各种微软核心技术（撰写转成ASP.NET AJX、Cocos 2d-X系统性三本核心技术善本），近十多年投身于进放源码世界（熟悉风靡一时全栈Web进发新核心技术），了解基于OneNet/AliOS+Arduino/ESP32/树莓派来等互联进发新核心技术与Scala+Hadoop+Spark+Flink等大数据集进发新核心技术。

原文标题：Using AI to Generate 3D Models, Fast!，所写：Andrew Blance

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