In den letzten Wochen haben Nutzer mit künstlicher Intelligenz Millionen von Bildern erzeugt. Fantastische Szenen, absurde Kombinationen, außergewöhnliche Treffer und schreckliche Fehler sind ein wesentlicher Bestandteil dieser Modelle, die sich ständig weiterentwickeln. Doch die Leute von NVIDIA Research arbeiten bereits an dem, was man als ihren evolutionären Sprung bezeichnen könnte: GET3D, ein generatives System für dreidimensionale Objekte mit Texturen, das auf einem Datensatz basiert, der aus 2D-Bildern besteht.
„Landschaft eines alten Waldes, Herbstsaison, braune und goldene Blätter, Sonnenstrahlen, die durch die Bäume dringen, alte abgenutzte Straße, Ölgemälde auf Leinwand, sehr detailliert“
„Landschaft eines alten Waldes, Herbstsaison, braune und goldene Blätter, Sonnenstrahlen, die durch die Bäume dringen, alte abgenutzte Straße, Ölgemälde auf Leinwand, sehr detailliert“
Nach etwa zehn Minuten und mehreren Überarbeitungen präsentierte Stable Diffusion dies:
Und es strengt sich nicht einmal an, denn ich habe einen ziemlich generischen Prompt verwendet. Wenn ich einen spezifischeren Stil oder den Namen eines Künstlers eingefügt hätte, wäre das Resultat noch besser. Dies ist nur eine Kostprobe dessen, was die Bilderzeugung mit künstlicher Intelligenz heute leisten kann. Es wartet noch viel Arbeit, insbesondere in Bezug auf die menschliche Anatomie (Hände mit sieben Fingern, drei Armen usw.), aber Zeit und Technik sind auf ihrer Seite.
Wir haben bereits über die Erzeugung von Videos mit Text gesprochen, und jetzt ist NVIDIA mit seinem Projekt GET3D an der Reihe:
NVIDIA GET3D: Von 2D zu 3D mit künstlicher Intelligenz
Einer der interessantesten Aspekte von GET3D ist, dass sein Training auf einem Datensatz mit zweidimensionalen Bildern basiert. Alle generierten Modelle nehmen ein beliebtes Format an, das es ermöglicht, sie problemlos in die wichtigsten Bearbeitungsanwendungen zu importieren, sei es für ein späteres Rendering oder die Einbindung in Grafik-Engines. Natürlich ist jeder Algorithmus nur so gut wie das Training, das er erhält, und GET3D ist keine Ausnahme. Die kurze Demo von NVIDIA konzentriert sich auf Autos (von Pick-ups bis zu Rennwagen), Motorräder, Stühle, Personen und Tiere.
Eine der Prioritäten für GET3D ist das Detail. Alle bisherigen generativen Modelle haben in diesem Punkt erhebliche Einschränkungen, aber GET3D setzt auf eine größere Größe und Vielfalt der Datensätze und optimiert gleichzeitig die Menge: NVIDIA kündigt an, dass GET3D mit einer einzigen GPU (ich stelle mir so etwas wie eine A100 vor) 20 Objekte pro Sekunde erzeugen kann, und das Training mit einer Million Bildern dauerte zwei Tage (wiederum mit A100-GPUs).
Der beste Teil? GET3D ist Open Source. NVIDIA hat bereits ein Profil auf GitHub erstellt und wird in den nächsten Tagen weitere Informationen teilen.
Offizielle Ankündigung: Hier klicken
