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英特爾實驗室推出「LDM3D」AI擴散模型 從文字提示產生360度影像

焦點時報/焦點時報-新竹 記者羅大元 2023.06.27 21:36


▲英特爾實驗室與Blockade Labs合作推出Latent Diffusion Model for 3D(LDM3D)AI擴散模型,使用生成式AI創造栩栩如生的3D視覺內容。(圖/截自英特爾提供LDM3D網站影像)

【焦點時報/記者羅蔚舟報導】英特爾實驗室與Blockade Labs合作推出Latent Diffusion Model for 3D(LDM3D),這是一款新穎的擴散模型,使用生成式AI創造栩栩如生的3D視覺內容。LDM3D是業界首款使用擴散過程產生深度圖的模型,建立可360度觀看的生動、沉浸式3D影像。從娛樂、遊戲再到建築、設計等方面,LDM3D具備為內容創作、元宇宙應用和數位體驗帶來革命性變化的潛力。


▲英特爾實驗室與Blockade Labs合作推出Latent Diffusion Model for 3D(LDM3D)AI擴散模型,使用生成式AI創造栩栩如生的3D視覺內容。(圖/截自英特爾提供LDM3D網站影像)

「生成式AI技術可以進一步擴大和提升人類的創造力並節省寶貴的時間。然而,今日絕大多數的生成式AI模型均侷限在產生2D影像,僅有極少數能夠從文字提示中產生3D影像。與目前潛在擴散模型(latent diffusion model)不同的是,LDM3D使用參數數量幾乎相同的模型,從給定的文字提示中產生影像和深度圖。相較於標準深度估測後處理法,可為影像中每個像素提供更準確的相對深度,為開發者節省建構場景所耗費的大量時間。」英特爾實驗室AI∕ML研究科學家Vasudev Lal表示。

封閉的生態系僅具備有限的規模,而英特爾真正落實AI民主化的承諾,未來將透過開放式生態系讓人們更廣泛地運用AI優勢。近年來在電腦視覺領域,特別是生成式AI取得顯著進展。然而,今日許多先進的生成式AI模型僅限於產生2D影像。與通常僅能從文字提示中產生2D RGB影像的現有擴散模型不同,LDM3D讓使用者能夠從給定的文字提示中同時產生影像和深度圖。LDM3D在使用與潛在擴散模型幾乎相同的參數數量情況下,相較標準的深度估測後處理法,為每個像素提供更為精確的相對深度。

這項研究可能徹底改變人們與數位內容的互動方式,使用者能夠以過往想像不到的方式去體驗他們的文字提示。LDM3D所產生的影像和深度圖,讓使用者能夠把靜謐的熱帶海灘、科幻宇宙中的未來世界,透過文字敘述轉換成精細的360度全景圖。這種捕捉深度資訊的能力可以立即強化整體的真實感和沉浸感,為娛樂、遊戲、室內設計、房地產銷售,以及虛擬博物館和沉浸式虛擬實境(VR)體驗等各式各樣的行業開啟創新應用。

6月20日,LDM3D在電腦視覺與圖型辨識會議(CVPR)的3DMV工作坊上獲得最佳海報獎(Best Poster Award)。LDM3D係由LAION-400M資料庫中的10,000個樣本進行訓練,該資料庫內含超過4億個影像與文字標註。該團隊使用Dense Prediction Transformer(DPT)大型深度估測模型(先前由英特爾實驗室所開發)對訓練語料庫進行標註。DPT大型模型為影像中的每個像素提供高度精確的相對深度。LAION-400M資料集專為研究目的而打造,讓廣大的研究人員和其它有興趣的社群,以更大的規模進行模型訓練測試。LDM3D模型在搭載Intel® Xeon®處理器和Intel® Habana Gaudi® AI加速器的英特爾AI超級電腦上進行訓練。生成的模型和流程結合產生的RGB影像和深度圖,可以產生360度視角,帶來沉浸式體驗。

為證明LDM3D的潛力,英特爾和Blockade的研究人員開發出一款利用標準2D RGB照片和深度圖來創造沉浸式、可互動360度視角體驗的應用程式-DepthFusion。DepthFusion使用以節點為基礎的可視化程式設計語言TouchDesigner,該語言應用於即時互動多媒體內容,能將文字提示轉換為可互動和沉浸式的數位體驗。LDM3D模型為可同時建立RGB影像及其深度圖的單一模型,可節省記憶體耗用量並改善延遲。

LDM3D和DepthFusion的推出,為多視角生成式AI和電腦視覺的進一步發展鋪路。英特爾將繼續探索運用生成式AI來擴大人類的能力,並建立強大的開放原始碼AI研發生態系,讓這項技術的使用更加民主化。英特爾持續大力支持AI開放式生態系,目前正透過HuggingFace進行LDM3D開源工作,將讓AI研究人員和從業人員能夠進一步改善系統,並為客製化應用進行微調。「LDM3D」展示   https://www.youtube.com/watch?v=3hbUo-hwAs0

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