GitHub - apple/ml-gaudi
We introduce GAUDI, a generative model that captures the distribution of 3D scenes parametrized as radiance fields. We decompose generative model in two steps: (i) Optimizing a latent representation of 3D radiance fields and corresponding camera poses. (ii) Learning a powerful score based generative model on latent space. GAUDI obtains state-of-the-art performance accross multiple datasets for unc
AWS での 3Dflow による Photogrammetry の再構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS での 3Dflow による Photogrammetry の再構築 この記事は、“Photogrammetry reconstruction with 3Dflow on AWS” を翻訳したものです。 イントロダクション この投稿では、Photogrammetry という手法を使用して、静止画からデジタル 3 次元（3D）アセットを作成する方法をご紹介します。そのために、3Dflow によって作成された Photogrammetry の再構築専用の 2 つの製品を取り上げます。グラフィカルユーザーインターフェイスアプリケーションである 3DF Zephyr と、Amazon Web Services（AWS）マーケットプレイスで入手できる FlowEngine コンテナです。次に、AWS オンデマンドコンピュートリソースを使用して、
PyTorch3D 入門｜npaka
1. PyTorch3D「PyTorch3D」は、3Dグラフィックス向けの機械学習ライブラリです。「TensorFlow Graphics」「NVIDIA Kaolin」がTensorFlowをサポートするのに対し、「PyTorch3D」はPyTorchをサポートします。 2. 3Dグラフィックス向けの機械学習3Dグラフィックス向けの機械学習の多くは、「2D画像」から「3D世界」の推論を行います。 学習は、「変換関数」の他に「レンダリング」も含めて誤差逆伝播を行い、最適値を見つけ出すことができます。 「3D再構成」は、2D画像から3Dモデルを生成するタスクです。「入力画像」を「変換関数」で3Dモデルに変換し、それをレンダリングで2D画像に変換します。これが元の物体のシルエットに近くなるように、「変換関数」を更新します。 3. チュートリアルの内容今回は、「球体メッシュ」を関数で変換した「予
Object Capture - 拡張現実 - Apple Developer
Object Captureの紹介 macOS Montereyの新しいObject Capture APIを使うことで、iPhoneまたはiPadの写真から、ARに最適化された高品質な3Dモデルを作成することができます。Object Captureでは、iPhoneまたはiPadで撮影された複数の写真をフォトグラメトリによってUSDZファイルに変換して、ARクイックルックで表示したり、Xcodeプロジェクトにシームレスに組み込んだり、プロフェッショナルな3Dコンテンツのワークフローで使用することができます。 利用を開始する macOS Montereyベータ版をインストールし、ビデオ、ドキュメント、サンプルコード、リソースを利用して、Object Captureを使った高品質で臨場感あふれるARコンテンツを作成しましょう。
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macOS: Create your first 3D model from real-world objects (Photogrammetry framework)
