摘要
本公开描述了用于使用机器学习模型生成三维模型的技术。将二维(2D)图像输入到机器学习模型中。机器学习模型被配置为生成具有精确的几何形状和细节纹理的三维(3D)模型。由机器学习模型的第一子模型至少部分地基于2D图像来生成一组多视图图像。第一子模型包括多级图像提示控制器,多级图像提示控制器被配置为对由第一子模型至少部分地基于输入图像生成多视图图像实施分层控制。由机器学习模型的第二子模型至少部分地基于该组多视图图像来生成3D模型。第二子模型被配置为实施背景对齐和相机对齐,以提高生成的3D模型的质量和几何精度。
技术关键词
机器学习模型
图像
控制器
生成三维模型
全局结构信息
计算机可读指令
变分自动编码器
注意力
纹理
相机
生成向量
对象
像素
处理器
多层感知器
可读存储介质
分层
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视频导播方法
画面
图像特征查找
跟踪目标对象
运动向量
放疗设备
感知损失函数
图像识别模块
联合损失函数
抑制算法
数据处理中心
数据采集设备
控制系统
生成设备
监控设备
递归神经网络模型
水泵驱动装置
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水分传感器
PID控制器