Новая эпоха в генерации 3D: LHM от Alibaba

Компания Alibaba представила революционную модель LHM, позволяющую преобразовывать двухмерные изображения в захватывающие 3D-анимации всего за считанные секунды. Это поистине фантастическая технология открывает новые горизонты для создателей контента, разработчиков игр и художников.

Как работает LHM?

LHM использует передовые методы искусственного интеллекта для анализа и обработки входных изображений. Давайте подробнее рассмотрим ключевые этапы работы модели:

1. Извлечение признаков

Первый этап включает выделение токенов из исходного изображения. Эти токены описывают не только общую анатомию персонажа, но и детали его лица. Подход, основанный на многоуровневом кодировании, позволяет достичь высокой степени симметрии и точности, что особенно важно для создания реалистичных 3D-изображений.

2. Мультимодальный трансформер

На следующем этапе используется архитектура трансформера, которая сочетает токены 3D-геометрии с визуальными элементами изображения. Этот механизм внимания значительно улучшает передачу геометрии одежды и текстурных деталей, придавая анимации больше реалистичности.

3. Декодирование в 3D

Завершая процесс, модель быстро декодирует объединенные токены в параметры 3D-грушевидного распределения. Это определяет форму и внешний вид анимируемого аватара, что позволяет получить плавную и естественную анимацию.

Результаты и впечатления

Результаты работы модели LHM впечатляют: сгенерированные 3D-изображения выглядят очень технологично, а анимация лиц и рук запускается с легкостью и естественностью. Я сам поразился, насколько быстро модель обрабатывает данные и каким образом результат обходит многие известные решения на рынке.

Простой старт

Для разработчиков, заинтересованных в использовании этой модели, процесс установки довольно прост. Достаточно выполнить несколько команд:

git clone [email protected]:aigc3d/LHM.git cd LHM

Лицензия и ресурсы

Модель доступна под лицензией Apache 2.0, что делает ее открытой для использования и модификации. Если вы хотите попробовать LHM, можно ознакомиться с проектом на GitHub, просмотреть демо (хотя стоит учесть возможные перебои из-за высокой загрузки) и изучить дополнительные материалы:

Вывод: Особый интерес вызывает то, как технологии AI продолжают развиваться и открывать новые возможности для творческих людей. С моделью LHM любого, кто лишь с помощью фотографии хотел бы создать анимированное существо или героя игры, ждет вдохновляющее новое путешествие в мир трехмерной графики. Безусловно, это только начало, и нам предстоит увидеть еще много удивительного в этом направлении!


Alibaba представила LHM: ИИ для создания 3D-людей из фото ver 0
Скачать

Alibaba представила LHM: ИИ для создания 3D-людей из фото ver 1
Скачать

Alibaba представила LHM: ИИ для создания 3D-людей из фото ver 2
Скачать

Alibaba представила LHM: ИИ для создания 3D-людей из фото ver 3
Скачать

Alibaba представила LHM: ИИ для создания 3D-людей из фото ver 4
Скачать

Alibaba представила LHM: ИИ для создания 3D-людей из фото ver 5
Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Премия CDO/CDTO Awards 2025 в Москве – это не просто событие, а настоящая магия цифр и данных! Лучшие умы в сфере Data Science собрались, чтобы отпраздновать достижения, которые помогут диву дать даже самим скептикам. Мероприятие стало ареной для обмена идеями и вдохновения, а столица России вновь подтвердила, что здесь рождаются н... Читать далее
Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее