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看一眼人體局部就能腦補5種全身姿勢?AI想象力恐怖如斯
2022-06-24 09:19:58 來源:南方都市報 編輯:

當AI擁有“想象力”是一種什么樣的體驗?

像左上角這樣,只給出一個凳子的椅座部分,AI就很快就腦補出了一張完整的三維椅子模型:

類似的,當面對經(jīng)典的“用PS讓大象轉(zhuǎn)身”的甲方需求,我們拿到了這樣一張汽車屁股的照片:

AI也可以根據(jù)已有的局部信息,迅速推斷出缺失部分,并最終建模得到一個3D汽車模型。

這項研究成果來自深圳大學黃慧教授帶領(lǐng)的研究團隊,其論文最近剛剛被計算機視覺領(lǐng)域的頂級會議CVPR 2022接收,論文的第一作者為深圳大學視覺計算中心的研究助理閆星光。

接下來,就來一起看看一張局部照片是如何一步一步變?yōu)檎w建模的。

一個完整的三維建模的形狀通常是通過相機探測和表面取樣獲得的,而局部照片就意味著只能從物體的可見部分獲得信息,導致了不同的采樣密度和缺失。

那么這時,就要通過觀察已有數(shù)據(jù)中的非局部的提示,使用各種形式的先驗知識推斷出缺失部分。

于是,作者首先提出了一種矢量量化(Vector Quantization)的深度隱式函數(shù)(Deep Implicit Function),VQDIF。

這是一種三維表示方法,可以將表面形狀洗漱地編碼為離散的二元組序列,每個序列代表一個局部特征的位置和內(nèi)容,也就是這樣一個過程:

其次,作者提出了一個基于Transformer的自回歸模型,ShapeFormer,基于上一步中生成的二元組序列,順序地預測出完整序列的分布。

這里的Transformer是2014年的一個模型,能夠利用注意力機制(Attention)來提高模型訓練速度,最初一經(jīng)推出就在自然語言理解領(lǐng)域(NLP)取得了突破性進展,近幾年也有不少將其應用在計算機視覺領(lǐng)域(CV)的跨界研究。

而通過對上一步所預測出的分布進行抽樣,可以得到不同的預測結(jié)果。

除了像桌椅這種平面形狀,AI也在訓練中學會了對稱性、空心、填充等不少技能,因此也可以生成像是茶壺或水壺這樣的三維模型。

作者也在論文中表示,比起已有的許多三維圖像生成方法,ShapeFormer產(chǎn)生的結(jié)果可以保留更多的原圖細節(jié)。

同時,這種AI的“想象力”也極為豐富,比如面對人類這樣一個姿勢具有極大不確定性的生成目標,作者從完整的模型中隨機選擇一小部分,而AI在保持觀察到身體部位的姿勢的前提下,還生成了多種可能的姿勢。

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