ميتا تطور نموذج ذكاء اصطناعي لإنشاء محتوي ثلاثي الأبعاد

المحتوي

العمل على تسريع الابتكار عبر المحتوى الثلاثي الأبعاد

طور باحثون من شركة ميتا وجامعة أكسفورد نموذج ذكاء اصطناعي قادرًا على إنشاء كائنات ثلاثية الأبعاد عالية الجودة من صور فردية أو أوصاف نصية.

ويمثل النظام، الذي يسمى VFusion3D. خطوة كبيرة نحو الذكاء الاصطناعي ثلاثي الأبعاد القابل للتطوير، والذي يمكن أن يحول مجالات مثل الواقع الافتراضي والألعاب والتصميم الرقمي.

ميتا تطور نموذج ذكاء اصطناعي

قاد جونلين هان وفيليبوس كوكينوس وفيليب تور فريق البحث في معالجة تحدٍ طويل الأمد في مجال الذكاء الاصطناعي وهو ندرة بيانات التدريب ثلاثية الأبعاد.

وذلك مقارنة بالكميات الهائلة من الصور والنصوص ثنائية الأبعاد المتاحة عبر الإنترنت.

نهج التجربة الجديدة

ويعتمد نهج الباحثون في شركة ميتا الجديد على نماذج الذكاء الاصطناعي للفيديو المدربة مسبقًا. لتوليد بيانات ثلاثية الأبعاد اصطناعية. ما يسمح لهم بتدريب نظام توليد ثلاثي الأبعاد أكثر قوة.

ويوضح الباحثون في ورقتهم البحثية أن “العائق الأساسي في تطوير نماذج توليدية ثلاثية الأبعاد الأساسية هو التوافر المحدود للبيانات ثلاثية الأبعاد”.

ضبط نموذج الذكاء الاصطناعي للفيديو

وللتغلب على هذه المشكلة ضبطوا نموذج الذكاء الاصطناعي للفيديو الحالي لإنتاج تسلسلات فيديو متعددة المشاهد. كما أتاح ذلك تعليمه كيفية تخيل الأشياء من زوايا متعددة. ثم تم استخدام هذه البيانات الاصطناعية لتدريب VFusion3D.

وفي الاختبارات. فضل المقيمون البشريون عمليات إعادة البناء ثلاثية الأبعاد التي يوفرها برنامج VFusion3D بنسبة تزيد على 90% من الوقت. مقارنة بالأنظمة الحديثة السابقة.

في حين يمكن للنموذج إنشاء أصل ثلاثي الأبعاد من صورة واحدة في ثوانٍ فقط.

ويتوقع الباحثون أن تستمر قدرات VFusion3D في التحسن بسرعة.

العمل على تسريع الابتكار عبر المحتوى الثلاثي الأبعاد

قد يؤدي هذا الاختراق في نهاية المطاف إلى تسريع الابتكار عبر الصناعات التي تعتمد على المحتوى ثلاثي الأبعاد.

ومن المقرر أن يستخدمه مطورو الألعاب لإنشاء نماذج أولية للشخصيات والبيئات بسرعة.

في حين يتمكن المهندسون المعماريون ومصممو المنتجات من تصور المفاهيم بسرعة في صورة ثلاثية الأبعاد.

وبالتالي من المتوقع أن تزيد تطبيقات الواقع الافتراضي والواقع المعزز. مع الأصول ثلاثية الأبعاد التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. بينما حققت الأمثلة المحملة مسبقًا أداءً جيدًا للغاية. حيث أنشأت نماذج ثلاثية الأبعاد وقدمت مقاطع فيديو التقطت جوهر وتفاصيل الصور ثنائية الأبعاد الأصلية بدقة ملحوظة.