在三維動(dòng)畫與電影等的制作過程中，用圖像來重建3D數(shù)字幾何結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)非常核心的問題，將這個(gè)問題簡(jiǎn)化，可以讓整個(gè)三維動(dòng)畫劇本到實(shí)際三維建模輸出的流程更加簡(jiǎn)易與直接。
外國(guó)有一項(xiàng)新的研究或可讓這個(gè)過程更加簡(jiǎn)單：伯克利人工智能研究中心的Christian Häne等人發(fā)表一篇論文 Hierarchical Surface Prediction for 3D Object Reconstruction，論文中他們討論如何從單張色彩圖像重建出高質(zhì)量的3D幾何結(jié)構(gòu)，就像下面這幅圖所顯示的。
現(xiàn)在通常的三維模型建設(shè)過程，是以2d的色彩圖像為藍(lán)本，輔以各種參數(shù)與三維建模師的設(shè)計(jì)能力，讓整個(gè)物體三維化。而伯克利人工智能研究中心的此研究，是讓人工智能來完成整個(gè)過程，節(jié)省人力資源。
該做法的基準(zhǔn)原理是：分步驟建立3D模型，剛開始，它只是估計(jì)粗略的幾何形體，然后重復(fù)上述過程，增加越來越多的細(xì)節(jié)，幾步過后，幾何體變得越來越精細(xì)。就像是層級(jí)掃描一樣，這種算法的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)在于：無需消耗過多的機(jī)器資源，降低了整個(gè)三維建模成型的難度。
假如未來該算法得以實(shí)現(xiàn)，三維動(dòng)畫與游戲行業(yè)的建模師的精力就可以放在更加精細(xì)，需要高分辨率的三維部件上，讓人工智能幫助完成簡(jiǎn)單卻數(shù)量繁多的低分辨率建模工作。
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