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Il software MeshGPT crea modelli 3D migliori basati sull’intelligenza artificiale

Il risultato di uno studio condotto da ricercatori dell'Università Tecnica di Monaco (TUM) e del Politecnico di Torino, in collaborazione con Audi AG

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I ricercatori dell’Università Tecnica di Monaco (TUM) e del Politecnico di Torino, in collaborazione con Audi AG, hanno sviluppato MeshGPT, un software di generazione di mesh 3D che utilizza l’intelligenza artificiale generativa. Il loro approccio innovativo utilizza trasformatori solo decodificatori per creare mesh triangolari più pulite e coerenti, vantando un notevole aumento del 9% nella copertura della forma e un aumento di 30 punti nei punteggi FID (una metrica utilizzata per valutare la qualità delle immagini create da un modello generativo), rispetto ai metodi esistenti. Ciò significa bordi più nitidi, maggiore fedeltà e design compatto che stabiliscono un nuovo standard di qualità. Il documento completo è disponibile qui.

MeshGPT crea mesh triangolari campionando in modo autoregressivo da un modello di trasformatore che è stato addestrato per produrre token da un vocabolario geometrico appreso. Questi token possono quindi essere decodificati nelle facce di una mesh triangolare. MeshGPT riflette la compattezza tipica delle mesh create dagli artisti, in contrasto con le fitte mesh triangolari estratte con metodi di iso-surfacing dai campi neurali. Ispirati dai recenti progressi nei potenti modelli linguistici di grandi dimensioni, i ricercatori hanno adottato un approccio basato su sequenze per generare in modo autoregressivo mesh triangolari come sequenze di triangoli.

Il primo passo è stato quello di apprendere un vocabolario di incorporamenti quantizzati latenti, utilizzando convoluzioni grafiche, che informano questi incorporamenti della geometria e della topologia della mesh locale. Il termine “incorporamenti quantizzati” si riferisce a una tecnica utilizzata nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nell’apprendimento automatico per rappresentare e archiviare incorporamenti di parole o vettori a valori continui in una forma quantizzata e discreta.

Questi incorporamenti vengono sequenziati e decodificati in triangoli da un decodificatore, garantendo che possano ricostruire efficacemente la mesh. Un trasformatore viene quindi addestrato su questo vocabolario appreso per prevedere l’indice del successivo incorporamento dati gli incorporamenti precedenti. Una volta addestrato, questo modello può essere campionato in modo autoregressivo per generare nuove mesh triangolari, generando direttamente mesh compatte con spigoli vivi, imitando più da vicino gli efficienti modelli di triangolazione delle mesh create dall’uomo.

MeshGPT è il risultato di uno studio condotto da ricercatori del TUM e del Politecnico di Torino, in collaborazione con Audi AG

MeshGPT dimostra un notevole miglioramento rispetto ai metodi all’avanguardia di generazione di mesh, con un aumento del 9% nella copertura della forma e un miglioramento di 30 punti nei punteggi FID in varie categorie. Gli approcci esistenti spesso perdono i dettagli producendo mesh eccessivamente triangolate o generano forme troppo semplicistiche. Il metodo MeshGPT può essere utilizzato anche per generare risorse 3D per le scene.

Gli autori dello studio includono: Blood Siddiqui, Antonio Alliegro, Alexey Artemov, Tatiana Thomas, Daniel Sirigatti, Vladislav Rosov, Angela Dai, Matthias Nießner

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Andrea Gambini

Mi piace leggere e scrivere da sempre. Ho iniziato a lavorare in redazione come giornalista sportivo nel 2008, poi la passione per il giornalismo e per il mondo della comunicazione in generale, mi ha permesso di ampliare notevolmente i miei interessi, arrivando negli anni a collaborare con le più svariate testate giornalistiche online. Mi sono poi avvicinato alla stampa 3D, colpito dalle grandissime potenzialità di questa nuova tecnologia, che giorno dopo giorno mi hanno spinto a informarmi sempre più su quella che considero una vera rivoluzione che si farà presto sentire in tantissimi campi della nostra vita quotidiana.

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