漫威3D数字人一键生成？太上头了！原来还有这个“神器”

人工智能

2023-04-29 15:59:19

揭秘NeRF：从漫威角色到3D数字人的神奇转换

什么是NeRF？

想象一下，你有一堆漫威角色的图片，你想把它们变成栩栩如生的3D模型。听起来不可能？借助NeRF（神经辐射场），这完全可以实现！

NeRF是一种革命性的技术，它可以从2D图像中重建逼真的3D模型。它本质上是一种隐式方法，这意味着它使用连续的函数来3D场景中的每一个点。这个函数是由一个神经网络学习的，神经网络从2D图像中学习场景的外观。

如何生成3D数字人

使用NeRF生成3D数字人很简单：

收集图像： 收集您要转换的角色的各种2D图像。
转换格式： 使用NeRF工具包将图像转换成NeRF格式。
训练模型： 使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架训练NeRF模型。
生成模型： 训练完成后，使用NeRF模型生成3D模型。

NeRF的未来展望

NeRF技术具有无限的潜力，可以应用于各种领域：

电影： 创建逼真的3D场景和角色。
游戏： 打造身临其境的3D游戏世界。
动画： 创作栩栩如生的3D动画角色。
建筑： 生成逼真的3D建筑模型。
医疗： 创建3D人体模型用于医疗研究和手术规划。

代码示例

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 训练NeRF模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(1024, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation="sigmoid")
])

# 使用训练后的模型生成3D模型
model.load_weights("my_model.h5")
images = np.load("images.npy")
depths = model.predict(images)

# 将深度值转换成3D模型
mesh = trimesh.Trimesh(vertices=points, faces=triangles, vertex_normals=normals)
mesh.export("my_model.obj")