Новое исследование разработало технологию ИИ, которая может преобразовывать 2D-изображения в 3D-контент. Метод, называемый SurfNet, обладает большим потенциалом в области робототехники и автономных транспортных средств, а также создания цифрового 3D-контента.
Исследование проводилось профессором Университета Пердью Дональдом У.Феддерсеном, профессором машиностроения, Картиком Рамани.
SURFnet
Технология использует машинное обучение для анализа 2D-фигур и преобразования их в проецируемые трехмерные формы. Рамани объясняет, что технология становится более изощренной с течением времени, поскольку ИИ больше узнает о фигурах.
Картик Рамани объясняет этот процесс,
«Если вы покажете ему сотни тысяч фигур чего-нибудь типа автомобиля, если вы тогда покажете ему двумерное изображение автомобиля, он сможет восстановить эту модель в трехмерном режиме»
Говоря о приложениях SurfNet, Рамани ссылается на растущий спрос на 3D-контент из-за новых технологий, таких как расширенная и виртуальная реальность.
Аналогичным образом Google также выпустил программное обеспечение для разработки виртуальной реальности; Блоки Google.
Виртуальная реальность
Рамани предполагает, что эта технология будет расти вместе с ростом виртуальной реальности и надеется, что процесс трансформации вскоре может стать мгновенным.
Он визуализирует будущее, в котором «вы можете представить себе кинокамеру, которая снимает в двухмерном изображении, но в мире виртуальной реальности все появляется волшебным образом в 3-D. Мы поехали туда и в ближайшие пять лет произойдет нечто подобное ».
«Довольно скоро мы окажемся на этапе, когда люди не смогут отличить реальность от виртуальной реальности».
Аппаратные галлюцинации
Помимо преобразования двухмерных форм, технология также может объединять две фигуры друг с другом.
Рамани объясняет, что SurfNet может «взять два двумерных изображения и создать трехмерную форму между ними, которую мы называем« галлюцинацией». Этот элемент технологии имеет сходство с 3D-фильтром, запущенным MyMiniFactory в начале этого года.
В будущем исследователи будут стремиться к дальнейшему развитию алгоритмов машинного обучения для совершенствования технологии.
Здесь опубликован исследовательский документ «SurfNet: Создание поверхностей трехмерной формы с использованием глубоких остаточных сетей».
Источник: 3D Print Soften
