DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D assets and efficient architectures for denoising 3D data, neither of which currently exist. In this work, we circumvent these limitations by using a pretrained 2D text-to-image
手書きした絵コンテの人物画を3Dキャラクターに自動変換する「Sketch2Pose」 不自然なポーズも自動修正【研究紹介】
カナダのUniversité de Montréalによる研究チームが開発した「Sketch2Pose: Estimating a 3D Character Pose from a Bitmap Sketch」は、手書きで描かれた1枚のスケッチからその人物の3Dキャラクターのポーズを再構築する深層学習フレームワークだ。姿勢のバランスや身体部分の長さが不自然な人物画でも、システムが補正し整った3Dヒューマノイドキャラクターに仕上げる。 ▲手書きスケッチから実際に出力した3Dキャラクター例。入力画像：上段©Olga Posukh、下段© Brad Regier keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究過程 keyboard_arrow_down 実証実験 現代のデジタルメディア制作では、絵コンテの初期段階で、アーティストがキャラクターのスケ
現実の動きをそのままアニメーションに変換できる無料サービス「Plask」に開発者からの注目集まる。AI技術で映像から手軽にモーションキャプチャーを生成可能
「Plask」は、韓国・ソウルに拠点を置く同名のソフトウェア会社が開発。現実の動きをAIが自動で取り込み、単純な操作でモーションデータを作成できることからアニメーターやゲーム開発者らを中心とした界隈で大きな注目を浴びている。 編集画面では、各ターゲットの配置やキーフレームの調整といった機能を搭載。今後は複数人での共同編集も実装する予定とのこと。データの出力は汎用フォーマットのGLB、FBX、BVH形式などに対応し、BlenderやMayaといった3DCGソフトでも扱うことができる。 （画像はYouTube「Meet Plask – Plask – AI Motion Capture and 3D Animation Tool」より）（画像はYouTube「Meet Plask – Plask – AI Motion Capture and 3D Animation Tool」より）（画像は
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