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速相科技(速哇3D摄影)AI3D人像 修模网络技术 (Mesh Repair Net)发布

2024-04-26 16:03:42  来源:网络

自从2022年厦门速相科技旗下“速哇3D摄影”投入市场以来,在很短的时间内,让数万用户通过3D摄影技术,获得自己的真人手办,为他们留下美好的回忆与感动。

CHAPTER.  01

技术与变革

但是,技术问题始终困扰着行业的发展进程。与平面摄影需要修图一样,3D摄影的原始数据在三维重建过程中会产生更多的瑕疵。这些瑕疵可能包括几何形状的误差、纹理的失真等,需要通过专业的清洁和修复才能呈现出完美的效果。

(修模前和修模后数据)

这种重人力的投入方式,不仅处理效率低,而且质量不稳定,极大地影响了客户的体验。从业者也面临着人才建设难、人力投入大的问题。可以说,修模环节成为制约3D真人手办发展的最大瓶颈。

(人工修模)

历时近1年的投入,厦门速相科技研发了AI人像修模网络-Mesh Repair Net,标志着AI为3D 人像的数据修复提供了生产力。

Mesh Repair Net采用自然语言处理(NLP)中最主流的架构 Transformers 来学习Mesh修复的成对交互和全局相关性的结构信息。

Mesh Repair Net具有以下优点:

CHAPTER.  01

修复能力持续提升

速相科技经过2年多的积累,沉淀了丰富的用户需求场景。基于这些需求反馈,该模型采用监督学习的深度学习方法,持续训练模型,针对边界场景调整优化算法,从而持续提升修复能力。

CHAPTER.  02

支持高面数的Mesh(网格)修复

为了还原3D人物模型的质感,通常需要超高面数的3D数据,这对算力要求极高,超出了商业化对算力资源的消耗极限。针对这个挑战,速相团队设计了批量分割算法,解决了超高面数带来的算力成本问题。

CHAPTER.  03

Mesh和颜色同时修复

Mesh的数据结构包括了点、线、面、颜色等多重属性,针对这样复杂的数据场景,速相团队设计了支持复合通道的神经网络,旨在处理这种复杂的数据结构。该网络通过数学逻辑上的简化,将复杂的 Mesh 数据结构转化为简单的多通道神经网络。解决了Mesh和颜色的同时修复问题。

CHAPTER.  04

修复过程无需人工干预

目前完成了Mesh数据预处理、训练、推断全业务流程的开发,修复过程无需人工干预,自动完成修复。针对少部分异常数据,他们设计了自动优化重新训练的流程。

通过Mesh Repair Net,3D人像数据修复将陆续摆脱过去大量的人工雕刻流程,人工只需进行修复后质量检查并做修补。不仅大大提高了修模的速度,还保证了修复质量的稳定性。

(Mesh和贴图修模对比)

这一技术的诞生,标志着3D修模环节

迈入了AI时代,展望未来

速相科技将拥抱行业,与业内同仁共同推动行业进步。

为整个 3D摄影行业带来更多的创新和突破。

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