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통찰 - 3D 메시 생성
MeshAnything V2: 인접 메시 토큰화를 활용한 아티스트 제작 메시 생성
MeshAnything V2는 새로운 인접 메시 토큰화(AMT) 방법을 통해 기존 모델보다 효율성과 성능을 크게 향상시킨 아티스트 제작 메시 생성 모델입니다.
LLaMA-Mesh: 언어 모델을 사용한 3D 메시 생성 통합
LLaMA-Mesh는 3D 메시 데이터를 일반 텍스트로 변환하여 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트 프롬프트에서 직접 3D 메시를 생성하고 해석할 수 있도록 하여, 3D 콘텐츠 생성을 위한 보다 직관적이고 효율적인 방법을 제공합니다.
압축 토큰화를 통한 확장 가능한 메시 생성
본 논문에서는 압축 토큰화 기법인 BPT(Blocked and Patchified Tokenization)를 제안하여, 고품질 3D 메시 생성을 위한 새로운 접근 방식을 제시하고, 대규모 데이터셋 학습을 가능하게 하여 생성 모델의 성능과 견고성을 향상시킵니다.
단일 이미지에서 고품질의 효율적인 3D 메시를 생성하는 Unique3D
Unique3D는 단일 이미지에서 고품질의 3D 메시를 효율적으로 생성하는 새로운 이미지-3D 프레임워크로, 최첨단 생성 충실도와 강력한 일반화 기능을 제공합니다.
MeshAnything: 자동 회귀 트랜스포머를 사용한 아티스트가 제작한 것과 같은 3D 메시 생성
자동으로 생성된 3D 모델을 3D 산업 파이프라인에 원활하게 통합하기 위해서는 아티스트가 제작한 것과 같은 고품질 메시 생성이 필수적이며, MeshAnything는 이를 실현하는 혁신적인 기술이다.
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