2024.11.17
1枚の画像から…フォトリアルな3Dおよび4Dシーン=空間・シーンを生成する…「DimensionX」
YouTube↓を見る限り…凄い！
GitHub… https://github.com/wenqsun/DimensionX
↓HuggingFaceのSpacesで…デモも公開されている… https://huggingface.co/spaces/fffiloni/DimensionX
DimensionXについて
主な特徴:
- 単一画像からの生成: DimensionXは、1枚の画像を入力として受け取り、そこから複雑な3Dおよび4Dシーンを生成します。このプロセスは、従来の3Dモデリングに比べて非常に簡便です。
- 制御可能な生成プロセス: このフレームワークは、ST-Directorという技術を使用しており、空間的および時間的要素を分離することで、シーンの操作性を向上させています。これにより、ユーザーは生成されるシーンの視点や動きを細かく制御できます。
- 高いリアリズムと精度: DimensionXは、リアルな3Dおよび4Dシーンを生成する能力において、従来の手法を上回る性能を発揮します。特に、動的な変化を持つシーンの生成において、その逼真さと精度が評価されています。
応用例:
- 映像制作: 映画やゲームの制作において、迅速に高品質な3Dシーンを生成するために利用される可能性があります。
- 教育やトレーニング: インタラクティブな学習環境を提供するために、リアルなシミュレーションを作成することができます。
DimensionXは、AI技術の進化により、クリエイティブなプロセスを大幅に効率化し、より多くの人々が高度なビジュアルコンテンツを生成できるようにすることを目指しています。
by Felo
DimensionXについて
DimensionXは、単一の画像から写実的で制御可能な3次元および4次元シーンを生成する新しいフレームワークです。この技術は、3Dシーンの空間構造と4Dシーンの時間的変化をビデオフレームの連続によって表現することができます。
近年のビデオ拡散モデルは鮮やかな映像生成で大きな成果を上げていますが、生成時の空間的・時間的な制御が限られているため、3D/4Dシーンを直接復元することには課題がありました。これに対処するために、研究チームは「ST-Director」を提案しました。この手法では、次元ごとに異なるデータからLoRAを学習し、ビデオ拡散における空間的・時間的要素を切り離すことが可能です。
この制御可能なビデオ拡散手法により、空間構造と時間的な動きを正確に操作できるようになり、フレームから3Dおよび4D表現を再構築できます。また、生成されたビデオと実世界のシーンの違いを埋めるために、3D生成用の軌道認識と4D生成用のアイデンティティ保持ノイズ除去戦略も導入されています。実世界および合成データセットでの実験により、DimensionXは従来の手法を上回る結果を達成しています。
この技術は、特に生成AI技術や研究において注目されており、科学的発見やイノベーションへの影響も期待されています。今後はさらに多くの応用が考えられています。
by Genspark