Как deep learning применяется в создании 3D моделей из 2D изображений?

Deep learning позволяет создавать 3D-модели из 2D-изображений, используя нейронные сети для извлечения значимых характеристик и пространственной информации из входных изображений. retrostylegames.com

Затем эти извлечённые характеристики применяются для оценки глубины и структуры объектов на изображении, что в итоге приводит к реконструкции 3D-изображения. retrostylegames.com

Некоторые примеры применения:

• GANverse 3D от Nvidia. spatialreality.io Инструмент использует 2D-изображения из реального мира в качестве обучающих данных. spatialreality.io После обучения GANverse 3D достаточно одного 2D-изображения, чтобы предсказать 3D-модель. spatialreality.io
• Stable Diffusion. retrostylegames.com Инструмент позволяет конвертировать 2D-изображения в 3D-модели, но не создаёт полноценные 3D-модели, а производит рендеры, которые показывают 3D-модели с разных углов и перспектив. retrostylegames.com
• DeepMind от Google. www.technadu.com Технология позволяет создавать 3D-среды с яркими графическими деталями, просто глядя на 2D-среды и не требуя предварительного ввода. www.technadu.com