En3D-从2D图像创造3D人物模型的AI工具

En3D 是由 阿里巴巴智能计算研究所 和 北京大学 合作开发的创新项目。该工具利用人工智能技术，无需依赖现有的3D模型或真实2D图片，通过分析合成的2D图片来生成3D人物模型。En3D通过学习大量合成图像，理解和重建3D人物的形状和外观，为3D内容创作提供了新的途径。

工作原理

En3D的工作流程包括三个核心模块：

1. 三维生成建模（3DGM）：使用合成的多样化、平衡和结构化的人类图像，学习创建具有真实外观的3D模型。
2. 几何造型（GS）：作为优化模块，利用多视图法线约束来细化和雕刻模型的几何细节。
3. 显式纹理（ET）：通过UV分割和可微光栅化器来生成具有高保真度和可编辑性的纹理贴图。

En3D可以做什么？

• 文本生成：根据描述性文本生成具有特定外观特征的3D人物模型。
• 图像生成：基于现有2D图片创建相应的3D模型。
• 局部编辑：对生成的3D模型进行细节编辑，如调整服装或面部特征。

适用人群

En3D适用于以下领域的专业人士和爱好者：

• 游戏开发者：用于设计游戏中的3D角色。
• 动画制作人：创建电影或电视动画中的3D动画角色。
• 视觉效果艺术家：在视觉特效制作中使用，提升作品质量。
• 学生和研究人员：对3D建模和AI技术感兴趣的人群，可以用于学习和研究。

费用定价

En3D项目提供了相关的论文和代码，用户可以自由访问和尝试。项目链接、论文和代码的获取方式如下：

• 项目主页：En3D项目
• 论文链接：En3D论文
• 代码仓库：En3D代码