將自然語言輸入轉換為詳細的3D模型
（中國AI網 2025年06月20日）生成式人工智能和先進計算機視覺技術的融合引入了一種開創性的方法，可以將文本描述轉換為三維表示。在一項研究中，印度皮拉尼比爾拉理工學院提出了一個完全自動化的管道，無縫集成了文本到圖像的生成，各種圖像處理技術，以及用于反射去除和3D重建的深度學習方法。通過利用最先進的生成模型，如穩定擴散，所述方法可以通過多階段工作流程將自然語言輸入轉換為詳細的3D模型。
重建過程從文本提示生成高質量圖像開始，隨后通過強化學習代理進行增強，并使用Stable Delight模型去除反射。利用先進的圖像升級和背景去除技術，然后應用進一步提高視覺保真度。精致的二維表示隨后使用復雜的機器學習算法轉換為體三維模型，捕獲復雜的空間關系和幾何特征。這個過程實現了高度結構化和詳細的輸出，確保最終的3D模型反映了語義精度和幾何精度。
團隊表示，這個方法解決了生成重建中的關鍵挑戰，如保持語義一致性、管理幾何復雜性和保留詳細的視覺信息。綜合實驗評估將評估重建質量、語義準確性和幾何保真度，跨越不同的領域和不同的復雜程度。通過展示人工智能驅動的3D重建技術的潛力，這項研究為增強現實和虛擬現實等領域提供了重要意義。
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