Какие алгоритмы машинного обучения используются для создания реалистичных 3D-изображений?

Некоторые алгоритмы машинного обучения, которые используются для создания реалистичных 3D-изображений:

• Генеративно-состязательные сети (GAN). dzen.ru habr.com Работают по принципу соревнования между двумя нейронными сетями: генератором, который создаёт новые данные, и дискриминатором, который оценивает их качество. dzen.ru Такой подход значительно улучшает качество создаваемых объектов, поскольку генератор постоянно оптимизируется на основе обратной связи от дискриминатора. dzen.ru
• Алгоритмы на основе вариационных автокодировщиков (VAE). dzen.ru Позволяют моделировать сложные распределения данных и генерировать 3D-объекты с разнообразными характеристиками, такими как текстуры и формы. dzen.ru
• Сверточные нейронные сети (CNN). habr.com Применяются для обработки изображений и генерации текстур. habr.com
• Автоэнкодеры. habr.com Помогают восстанавливать или оптимизировать геометрию объектов. habr.com
• Алгоритмы кластеризации и регрессии. habr.com Используются для анализа данных и автоматического упрощения геометрии. habr.com
• Фотограмметрия с ИИ. habr.com Позволяет воссоздавать 3D-модели на основе 2D-фотографий с использованием ИИ для повышения точности. habr.com