Ayon sa ME News, noong Abril 23 (UTC+8), ayon sa pagmamasid ng Beating, ang Seed team ng ByteDance ay naglabas ng Seed3D 2.0, isang tool na nagpapalit ng imahe sa 3D model, na kaya maglabas ng 3D asset na may texture mula sa isang solong larawan. Ang pag-upgrade na ito ay nakatuon sa geometric accuracy at realistiko na texture. Ang API ay nasa Firefly Ark na nasa ilalim na. Ang geometric generation ay gumagamit ng dalawang-panahon na estratehiyang Coarse-to-Fine: una, gumagamit ng malaking parameter DiT upang lumikha ng grose topology, at pagkatapos ay babalikin ang mga malinaw na edge at detalyadong surface. Sa bahaging texture, ginagamit ang MoE architecture upang mapabuti ang detalye sa mataas na resolusyon, at inilalakip ang VLM prior upang mapalakas ang stability ng texture decomposition sa iba’t ibang ilaw, at naglalabas ng buong PBR map na direktang compatible sa standard rendering pipeline. Sa isang blind evaluation na ginawa ng 60 na may karanasan sa 3D modeling gamit ang halos 200 test cases, ang Seed3D 2.0 ay binantayan sa paghahambing sa Hunyuan3D-2.5/3.1, Tripo 3.0, Rodin Gen2, HiTem v2.0, at ang nakaraang Seed3D 1.0. Ang preference rate para sa geometric generation ay nasa 65.1% hanggang 98.3%, habang lahat ng preference rate para sa textured 3D assets ay higit pa sa 69%. Sa mga downstream tasks, kaya ng Seed3D 2.0 na ihiwalay ang 3D asset ayon sa kanilang function at idagdag ang joint information, at maglabas sa URDF format na compatible sa mga simulation engine tulad ng Isaac Sim, at angkop para sa dynamic interaction scenarios tulad ng robot grasping. Sa antas ng scene, suportado nito ang input mula sa teksto, maraming pananaw na larawan o video, at kaya nito i-combine ang maraming assets upang lumikha ng buong scene. (Pinagkunan: BlockBeats)
Ipinakilala ng ByteDance Seed Team ang Seed3D 2.0 na may pinabuting pagbuo ng heometriya at materyales
KuCoinFlashI-share
Summary
Linaw ng Seed team ng ByteDance ang Seed3D 2.0 noong Abril 23, na nagpapabuti sa paggawa ng geometry at materyales para sa 3D assets mula sa isang larawan. Batay sa MetaEra, gumagamit ang modelo ng Coarse-to-Fine strategy at MoE architecture para sa realismo. Suportahan nito ang URDF output at scene composition mula sa teksto, larawan, o video. Ang API ay available na sa Huoshan Fangzhou. Maaaring makakatulong ang pag-update na ito sa mga trader na gumagamit ng on-chain trading signals para sa analisis ng support at resistance sa kaugnay na sektor ng teknolohiya.
Source:Ipakita ang original
Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring nakuha mula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ibinigay ang content na ito para sa mga pangkalahatang informational purpose lang, nang walang anumang representation o warranty ng anumang uri, at hindi rin ito dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito.
Maaaring maging risky ang mga investment sa mga digital asset. Pakisuri nang maigi ang mga risk ng isang produkto at ang risk tolerance mo batay sa iyong sariling kalagayang pinansyal. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.