將想象轉變為視覺現實，對於藝術家和設計師來說是一個重大挑戰。 設計精確的3D形狀 時常需要時間和高級的技術技能。生成式AI的出現承諾能夠徹底改變這一過程，提供快速而有效的解決方案。 這項技術旨在消除傳統的限制，允許創造出新穎的設計，適用於建築、電影和虛擬現實等各個領域。 所取得的結果現在已達到專業藝術作品的水平。 高級算法的引入開創了新的視角，為創作者提供了強大的工具，以表達他們的願景。
創建現實的3D模型，諸如虛擬現實和技術設計等領域，經常依賴於複雜的過程。許多建築師和設計師會使用費力的手工方法，充滿了試驗和錯誤的過程。這使得使用生成式AI的設備變得格外顯著。
分數蒸餾：一項技術進步
麻省理工學院（MIT）的研究人員設計了一種新穎的技術，名為 Score Distillation，它超越了圖像AI模型的常規限制。這種方法將2D圖像生成與3D形狀創建相結合，但其初步結果往往模糊或卡通化。
性能解密
科學家們研究了2D和3D圖像生成算法之間的動態關係。他們揭示了影響3D模型質量的基本關係。這項工作導致了對Score Distillation中所使用的公式的實質性改進，促進了更清晰和更高質量3D形狀的生成。
生成3D形狀的方式
傳統上，擴散模型如DALL-E通過向圖像添加噪音來學習，從而創建現實的視覺效果。然而，這些模型在生成精確的3D形狀方面遇到困難。這是因為用於適當訓練的可用數據不足。
研究人員制定了一種 Score Distillation Sampling (SDS) 的方法，利用預訓練的擴散模型。SDS將2D圖像融合為3D表示，通過優化噪聲偏差來達成。然而，這種方法經常產生外觀模糊或過於飽和的物體。
優化過程以獲得更好的結果
MIT的團隊可能已經消除了困擾3D圖像擴散的模糊。通過用一個近似代替數學上的複雜性，研究人員取得了顯著的進展，使生成的模型更加現實。這項技術依賴於基於當前3D形狀缺失項的推斷。
這樣，AI模型生成的物體保留了清晰而現實的外觀。對圖像渲染的更大控制也提高了解析度，從而鼓勵生成更精緻的物體。
對設計和工程的影響
這項研究為未來的AI輔助設計開闢了迷人的前景。研究人員計畫優化人機之間的協作，為創作者在設計過程中提供支持，作為共同駕駛者。目標仍然是使其成為一個能夠輔助創造高度詳細和引人注目的3D形狀的工具。
由這種方法生成的模型現在可以與更傳統的方式媲美，而不需額外的訓練。
通往生成式AI的光明未來
隨著AI的普及，加拿大的知名企業，如Autodesk、Meta和Intel，也在投資類似的項目。這些舉措旨在改善3D形狀的渲染，利用生成式AI的能力。這項研究所提出的解決方案也將惠及各種應用，從視頻遊戲到工程設計。
通往超現實3D形狀的道路充滿了承諾。研究仍在繼續發展，目標是促進人類創造力與算法力量之間的協同。
關於使用生成式AI設計現實3D形狀的常見問題解答
生成式AI在創建現實的3D模型中有何重要性？
生成式AI可以簡化和加速3D模型創建的過程，因此提供更準確、更現實的結果，並減少手動操作的需求。
Score Distillation如何運作以創建3D形狀？
Score Distillation利用2D圖像生成模型來建立3D表示，確保所生成的形狀更加清晰且質量更高。
哪些應用受益於生成式AI創建的3D模型？
生成的3D模型被用於虛擬現實、電影、工程設計和視頻遊戲等各個領域。
AI生成的3D形狀是否始終具有高質量？
不，質量可能會有所不同。不過，MIT等近期開發的技術顯著提升了3D模型的解析度和準確性。
AI生成的2D圖像和這些系統創建的3D模型有何區別？
AI生成的2D圖像通常更詳細且準確，而3D模型如果沒有應用適當的技術，可能會出現模糊或飽和的問題。
用戶如何與AI系統互動以創建3D模型？
用戶可以提供文本描述，引導AI創建3D形狀，使這一過程對於沒有建模技能的人可能也變得可行。
生成式AI能否減少創建3D模型所需的時間？
是的，生成式AI通過自動化許多傳統過程中的步驟，加快了創作時間，從而在較短的時間內完成模型。
在使用生成式AI創建3D形狀時，仍然存在哪些挑戰？
主要挑戰包括提高生成模型的質量以及加強對所使用算法背後數學的理解。
設計師有哪些工具可用於將生成式AI整合到他們的工作中？
有許多工具和平台利用生成式AI，例如集成了AI功能的3D建模軟件，以方便創作。
生成式AI如何改變傳統3D設計的方法？
生成式AI使流程從手動和試錯轉向更加直觀且算法協助的創建，從而徹底改變了傳統設計方法。
