6. DPT Depth
Disiplin komputasi yang terlibat dalam pembuatan model 3D dari gambar 2D berkembang pesat. Teknik berbasis pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk melatih point cloud dan 3D meshes agar lebih mewakili pemandangan dunia nyata.
Salah satu metode potensial, Estimasi Kedalaman DPT, menggunakan jaringan konvolusional dalam untuk membaca data kedalaman dari gambar dan membuat model awan titik dari objek 3D. Estimasi kedalaman DPT menggunakan foto bermata untuk menggabungkan jaringan konvolusional dalam yang telah dilatih sebelumnya pada data dari berbagai tampilan dan objek.
Setelah data dikumpulkan, web menggunakan informasi tersebut untuk membuat point cloud dari mana model 3D dapat dihasilkan.
Dibandingkan dengan teknik konvensional seperti pencocokan stereo dan fotometrik stereo, kinerja DPT bisa lebih unggul dari manusia. Karena waktu inferensi yang cepat, DPT adalah kandidat yang menjanjikan untuk rekonstruksi adegan 3D secara real-time.
7. RODIN
RODIN dengan cepat menjadi generator 2D ke 3D dalam kecerdasan buatan. Membuat avatar digital 3D kini lebih mudah dan lebih cepat dari sebelumnya dengan terobosan ini. Membuat karakter 3D yang menarik berdasarkan potret seseorang selalu lebih sulit.
RODIN adalah teknologi berbasis AI yang dapat membuat avatar 3D yang menarik dari data pribadi, seperti foto pelanggan. Pelanggan tenggelam dalam aksi saat mereka melihat avatar 360 derajat yang dipersonalisasi ini.
