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【AI生程藝術之路】PaddlePaddle的3D點雲GAN模型(上)

   
作者:高煥堂

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。

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高煥堂

Author: 高煥堂

擁有40多年軟硬體整合設計經驗,專精Android終端平台、AI、Docker容器、VR、AI(人工智慧)、IC軟硬整合技術與大數據應用。 近5年來,從事於AI普及化教育工作,目前擔任銘傳大學AI課程、長庚智慧醫療研究所AI課程授課老師。也擔任永春國小、東園國小、立志中學、君毅中學、永春高中等學校的AI師資培育工作。

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