연구원들은 3D 콘텐츠 생성을 위해 3D 객체 데이터를 64x64 픽셀 이미지로 압축한다.

3D 객체 데이터를 64x64 픽셀 이미지로 압축하는 연구자들

• Simon Fraser 대학과 홍콩 시립 대학 팀은 "Object Images (Omages)"라는 기법을 소개.
• 작고 간결한 2D 이미지에서 현실적인 3D 모델과 텍스처를 생성.
• 3D 객체의 기하학, 외관, 표면 구조를 64x64 픽셀 이미지로 압축.
• Omages는 객체의 기하학, 텍스처, 노멀 맵 등의 정보를 포함한 12개의 채널로 구성.
• 2D 이미지 처리 후, PBR 재료를 사용한 전체 3D 모델 생성 가능.
• Amazon Berkeley Objects 데이터셋 기반으로 AI 모델 훈련, 약 8000개의 고품질 3D 모델 포함.
• 생성된 3D 형태와 텍스처의 품질은 현재의 3D 생성 모델과 비슷한 수준.
• 그러나, 생성된 3D 모델에 여전히 틈이 있고, 훈련에 고품질 3D 데이터가 필요하며, 64x64 픽셀 해상도가 최종 결과의 품질을 제한.
• 연구팀은 이 기법을 고품질 3D 자산 생성을 위한 중요한 단계로 보고 있으며, 미래 연구에서 기존 한계를 해결할 계획.
• 추가 정보 및 코드가 곧 프로젝트 웹사이트에 공개될 예정.