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輝達演算法 文字生成立體模型

By on November 23, 2022

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」

人工智能（AI）技術一日千里，不單畫家擔心被AI取代，3D建模師亦恐怕飯碗不保。輝達（Nvidia）研究團隊推出Magic3D演算法，用家只需輸入文字，系統便能在40分鐘內生成高分辨率3D模型，用於後續動畫渲染。

Magic3D僅需40分鐘 快NeRF逾倍

Magic3D師承Google於大約兩個月前推出的「文本生成3D模型」（Text-to-3D）演算法DreamFusion，惟在分辨率、計算時間更勝一籌。論文介紹，DreamFusion以神經輻射場（NeRF，深度學習演算法之一）3D生成技術為核心，輔以已訓練的「文本生成圖像」（Text-to-2D）演算法Imagen及新研發的圖像採樣法，能基於文字生成可多重照明的3D模型。

用戶只需輸入文字，便能在40分鐘內，以Magic3D生成高分辨率3D模型。（影片截圖）

不過，NeRF始終有其局限性。輝達團隊在論文表示，NeRF佔用過多記憶體，無法提升分辨率，且優化時間太長。在第四代TPU（張量處理器）晶片上，NeRF平均需1.5小時生成一個64乘64分辨率模型。Magic3D卻能在40分鐘內，生成高達512乘512分辨率的3D模型，運算速度快一倍以上。團隊指出，逾六成用戶偏好Magic3D多於DreamFusion。

推動大眾參與內容創作

Magic3D影片介紹，演算法分為兩階段，首先採用低分辨率算法獲得粗糙建模，再以高分辨率算法加持的渲染器優化模型，生成作品能用於圖像渲染引擎，例如自家元宇宙開發平台Omniverse。

Magic3D生成的作品能用於圖像渲染引擎，例如輝達自家的元宇宙開發平台Omniverse。（Magic3D官網圖片）

輝達團隊稱，3D模型在網上難以獲取，探索文字生成3D模型乃自然之舉。今年9月，輝達加拿大研究團隊曾推出同類演算法Get3D，但需要大量3D模型作預先算法優化。團隊期望藉演算法，推動大眾參與3D合成技術，令每個人的創意都能融入3D內容創作。

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