【AI生程藝術之路】PaddlePaddle的3D點雲GAN模型(上)

Posted By 高煥堂 on 12 月 4, 2022 in Edge AI教學文, Edge AI開發地圖, 教學文 | 0 comments

近幾年，隨著機器學習的流行，AI生成模型(如GAN)和大規模3D資料集（如ShapeNet等）的出現，讓人們可以藉助生成式AI，先從大數據中學到的事物形狀的先驗知識，然後進行生成形形色色的3D圖像。

簡介3D點雲 GAN模型

GAN(生成對抗網路)的潛力在於它可以類比資料樣本空間的機率分配(Distribution)，成為AI機器學習快速發展的領域之一。例如，藉由 3D ShapeNet 資料集，可以訓練GAN模型來生成逼真的立體(3D)點雲圖像。

茲回顧ShapeNet數據集的源頭，它是由史丹佛大學、普林斯頓大學等研究機構所開發的大型 3D CAD模型資料庫。它含有數億個模型，分為數千個類別。

圖片來源：arXiv、stanford

通常是給定物件的深度圖，然後將其轉換為體積表示並識別觀察到的表面、自由空間和遮擋空間。3D ShapeNets 可以識別物體類別，完成完整的 3D 形狀，並在初始識別不確定的情況下預測下一個最佳視圖。