Guest
Nvidia представили EdgeRunner () – модель для генерации высококачественных 3D-объектов EdgeRunner справляется даже со сложными моделями, в которох число граней достигает 4000. Предыдущие поколения алгоритмов не тянули такую детализацию. Недавний тренд таких 3D генераций – авторегрессионные модели: за счет своей структуры они способны сохранять больше топологической информации. И на мелких примерах они действительно работают хорошо, но есть нюанс: на большее количество граней и высокое разрешение они не масштабируются. В Nvidia чуть-чуть докрутили архитуктуру и предложили автоэнкодер (тоже авторегрессионный). За счет наличия в нем скрытого пространства появляется возможность обучить латентную диффузию и получить лучшую генерализацию; а для оптимизации исследователи прикрутили meshes-to-1D токенизатор. В итоге результаты получились действительно крутые: вот тут () можно посмотреть и покрутить 3D-модельки в рамках демо. А полный текст статьи лежит вот тут. ()
