دليل خطوة بخطوة لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من الصورDreamFusion إتقان

تظهر DreamFusion كتقنية الذكاء الاصطناعي تحويلية ، مما يتيح إنشاء كائنات ثلاثية الأبعاد قابلة للإضاءة بعمق ملحوظ ودقة ومظهر واقعي مباشرة من مدخلات النص ، مما أحدث ثورة في مجالات الذكاء الاصطناعي التوليدية والتصميم ثلاثي الأبعاد [1] [2] [3]. من خلال تسخير نموذج نشر النص إلى صورة الذي تم تدريبه مسبقا ، مثل Imagen ، لتحسين مجال الإشعاع العصبي (NeRF) ، يتجنب DreamFusion الحاجة إلى بيانات التدريب ثلاثية الأبعاد أو التعديلات على نموذج نشر الصورة ، مما يوفر مسارا مبسطا من النص إلى مرئيات ثلاثية الأبعاد غامرة دون الحواجز التقليدية [1]. يستعد هذا النهج المبتكر لمواجهة التحديات التي تفرضها ندرة مجموعات البيانات ثلاثية الأبعاد عالية الجودة ويهدف إلى رفع واقعية ودقة نماذج 3D التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي 

في صميم عملية DreamFusion هو أخذ عينات تقطير النقاط (SDS) ، وهي تقنية جديدة تولد عينات عن طريق تحسين وظيفة الخسارة مقابل نموذج الانتشار ، مما يتيح تحويل الصور ثنائية الأبعاد إلى نماذج ديناميكية ثلاثية الأبعاد بدقة عالية [1]. كمشروع بدأته Google ، يبرز DreamFusion ليس فقط لقدرته على إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد من الصور ولكن أيضا لقدرته على تعزيز تطوير النمذجة ثلاثية الأبعاد الذكاء الاصطناعي ، مما يسهل إنشاء تجارب غامرة وتصدير 3D من مدخلات نصية أو صور بسيطة [2] [4]. يهدف هذا الدليل إلى إزالة الغموض عن عملية إعداد واستخدام DreamFusion لمجموعة واسعة من التطبيقات ، من إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد الذكاء الاصطناعي إلى تحويل الصور ثنائية الأبعاد إلى نماذج ثلاثية الأبعاد ، مما يمثل قفزة كبيرة في النص إلى تقنية الذكاء الاصطناعي نموذج ثلاثي الأبعاد [4].

ما هو dreamfusion؟

 يستفيد DreamFusion ، وهو مشروع رائد من Google ، من الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحويل مدخلات النص إلى نماذج 3D مفصلة وقابلة للإضاءة دون الحاجة إلى بيانات التدريب ثلاثية الأبعاد التقليدية. تدمج هذه التقنية ، النابعة من مشروع Dream Fields المبتكر ، مجال الإشعاع العصبي (NeRF) مع نموذج نشر النص إلى صورة لتحقيق قدراتها الرائعة [2]. يكمن جوهر DreamFusion في استخدامه لنموذج الانتشار الكامن ، والذي يعمل داخل مساحة كامنة ، مما يعزز جودة وكفاءة النموذج. يتم دعم هذا النموذج بواسطة مشفر شبكي متعدد الدقة ، مما يسرع بشكل كبير عملية العرض باستخدام NGP الفوري للعمود الفقري Nerf.

المكونات الرئيسية dreamfusion:-

1.  NeRF (حقول الإشعاع العصبي): تستخدم لتقديم مشاهد 3D مفصلة من الأوصاف النصية. 
2.  نموذج الانتشار الكامن: يعمل في الفضاء الكامن للحفاظ على توليف الصورة عالي الجودة.
3.  مشفر الشبكة متعدد الدقة: يستخدم Nerf العمود الفقري الفوري NGP للعرض السريع.

إمكانات تطبيق DreamFusion واسعة ، بدءا من ألعاب الفيديو والواقع الافتراضي إلى محاكيات التدريب الذكاء الاصطناعي. قدرتها على توليد كائنات 3D التفاعلية التي يمكن استيرادها إلى تطبيقات مختلفة يميزها كأداة متعددة الاستخدامات في مجال الإبداع الرقمي [6]

علاوة على ذلك ، يستخدم النظام خسارة بناء على تقطير كثافة الاحتمال ، مما يسمح لنموذج الانتشار 2D بالعمل كسابقة لتحسين مولدات الصور البارامترية. يتيح هذا النهج المبتكر ل DreamFusion تحسين نموذج ثلاثي الأبعاد تمت تهيئته عشوائيا (NeRF) عبر نزول متدرج ، مما يحقق خسارة منخفضة في عروضه ثنائية الأبعاد من زوايا مختلفة [7].

في جوهرها ، يمثل DreamFusion قفزة كبيرة في تقنية النمذجة 3D ، مما يوفر للمبدعين والمطورين أداة قوية لإضفاء الحيوية على الأوصاف النصية في ثلاثة أبعاد.

كيف يعمل dreamfusion؟

يعمل DreamFusion من خلال عملية متطورة تحول الأوصاف النصية إلى نماذج 3D مفصلة. يتعمق هذا القسم في سير العمل الفني والآليات التي تمكن DreamFusion من تنفيذ وظائفه بفعالية.

عملية الانتشار:-

1.  التهيئة باستخدام الضوضاء: يبدأ DreamFusion إنشاء النموذج عن طريق إضافة ضوضاء إلى صورة أساسية ، وبدء عملية الانتشار [5]. 
2.  الحد من الضوضاء: تدريجيا ، يزيل النظام الضوضاء ، ويحسن الصورة نحو نموذج ثلاثي الأبعاد أكثر دقة [5].

الاستفادة من الانتشار الكامن و NeRF:-

نموذج الانتشار الكامن: على عكس النماذج التقليدية التي تعمل مباشرة في مساحة الصورة ، يستخدم DreamFusion نموذج الانتشار الكامن ، مما يعزز الكفاءة والجودة من خلال العمل في مساحة كامنة [5].

 حقول الإشعاع العصبي (NeRF): يستخدم DreamFusion NeRF لتقديم مشاهد ثلاثية الأبعاد ، والتي يتم تحسينها بعد ذلك لإعادة إنشاء المشاهد من وجهات نظر جديدة [5] [6].

تقنيات التحسين:-

• أخذ عينات التقطير (SDS): تتضمن هذه الطريقة تحسين دالة الخسارة مقابل نموذج الانتشار لتوليد عينات بشكل فعال في مساحة 3D . 
• التنفيذ الفوري ل NGP: يتيح استخدام NGP الفوري (أوليات الرسومات العصبية) لتقديم NeRF معالجة سريعة ونتائج عالية الجودة في PyTorch .

التكامل والصقل:-

1. نموذج تحويل النص إلى صورة: يتم استخدام نموذج تحويل النص إلى صورة ثنائي الأبعاد 2D الذي تم تدريبه مسبقا ، مثل Imagen ، لتوجيه تحسين المشهد ثلاثي الأبعاد ، مما يضمن توافق العروض مع الأوصاف النصية [1] [9].
2.  التنظيم وتحسين الهندسة: يتم تطبيق منظمين إضافيين أثناء التحسين لتحسين هندسة NeRFs المدربة الناتجة [1].
3.  التحسين التكراري: يخضع النموذج لعدة تكرارات حيث تتم إضافة الضوضاء ثم إزالتها بشكل استراتيجي لتحسين نموذج 3D بناء على العرض الأولي وإدخال النص [9].

اللمسات الأخيرة والتصدير:-

1. مراجعة وتعديل نموذج 3D: بمجرد أن يحقق النموذج مستوى مرضيا من التفاصيل والدقة ، يمكن تصديره كشبكة باستخدام خوارزميات مثل مكعبات السير ، مما يجعله جاهزا للتكامل في بيئات ثلاثية الأبعاد مختلفة [1].
2.  مرحلة ما بعد المعالجة: بعد الجيل الأولي، يمكن للمستخدمين مراجعة وتقديم الملاحظات، مما يسمح بمزيد من الضبط الدقيق للنموذج لتلبية مواصفات المستخدم بشكل أفضل [3].

 لا يعرض سير العمل التفصيلي هذا التكامل المبتكر لنماذج الانتشار وتقنية NeRF فحسب ، بل يسلط الضوء أيضا على قدرة DreamFusion على توليد كائنات 3D عالية الدقة وقابلة للإضاءة من أوصاف نصية بسيطة.

إعداد dreamfusion:-

لبدء استخدام DreamFusion لإنشاء نماذج 3D ، يتوفر للمستخدمين خياران رئيسيان للإعداد: Google Colab أو التثبيت المحلي [14].

إعداد Google Colab:

يوفر Google Colab طريقة سهلة الوصول ومباشرة للبدء باستخدام DreamFusion. إنه يوفر نظام Linux مجانيا مزودا بوحدة معالجة رسومات Tesla T4 ، والتي تحتوي على 15 جيجابايت من VRAM ، وهو ما يكفي للتعامل مع الاحتياجات الحسابية للنمذجة ثلاثية الأبعاد [14]. لاستخدامdreamfusion على Google Colab:

1.  قم بإنشاء حساب Google Colab للوصول إلى دفتر ملاحظات DreamFusion المستقر [13].
2.  قم بالتسجيل للحصول على حساب Hugging Face لتنزيل نموذج الانتشار المستقر ، وهو أمر بالغ الأهمية لعملية تحويل نموذج النص إلى 3D .
3.  الوصول إلى عارض نموذج ثلاثي الأبعاد لمعاينة وضبط النماذج ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها [13].

إعداد التثبيت المحلي:-

بالنسبة للمستخدمين الذين يفضلون إعداد DreamFusion محليا ، تتضمن العملية عدة خطوات مفصلة:

1.  قم بتثبيت Anaconda أو Miniconda لإدارة بيئات Python الافتراضية بشكل فعال [13].
2.   استنساخ مستودع DreamFusion من مصدره الرسمي [14] [15]. 
3.  قم بتثبيت PyTorch متبوعا بالمتطلبات الضرورية الأخرى باستخدام النقطة [14]. 
4.  بالنسبة لمستخدمي Windows ، يلزم التثبيت اليدوي للوحدات [13].
5.  قم بتشغيل البرنامج النصي DreamFusion باستخدام الأمر: python main.py [موجه النص] --workspace [workspace] -o .

خيارات الإخراج والتصدير:-

عند الإعداد والتشغيل الناجح ل DreamFusion ، يتضمن الإخراج:

1. نقاط التفتيش ودليل التشغيل الذي يحتوي على خريطة عمق وفيديو لنموذج 3D ، مما يساعد في مراجعة تقدم وجودة النموذج [14].
2.  إنشاء ملف كائن (.obj) ، مما يسمح باستخدام النموذج في برامج النمذجة ثلاثية الأبعاد مثل Blender لمزيد من التحسين والاستخدام في تطبيقات مختلفة [14].
3.  خيار لحفظ الشبكة عن طريق تضمين الخيار --save_mesh في سطر الأوامر ، وهو أمر ضروري لتصدير النموذج إلى منصات أخرى أو للطباعة [14].

أدوات إضافية:-

يوفر DreamFusion أيضا واجهة مستخدم رسومية مشابهة لواجهة Blender. تساعد واجهة المستخدم الرسومية هذه في سهولة التلاعب والتصور لنماذج 3D دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة [14].

باتباع إرشادات الإعداد هذه ، يمكن للمستخدمين تسخير إمكانات DreamFusion بشكل فعال لتحويل الأوصاف النصية إلى نماذج 3D مفصلة.

إنشاء نموذج 3D الأول الخاص بك مع dreamfusion:-

للشروع في إنشاء أول نموذج ثلاثي الأبعاد باستخدام DreamFusion ، اتبع هذه العملية التفصيلية التي تستفيد من إمكانات هذه الأداة المبتكرة:

عملية الإنشاء خطوة بخطوة:

1.  بدء التدريب: ابدأ بتدريب نموذجك على ما يقرب من 10000 خطوة ، والتي يجب أن تستغرق حوالي 3 ساعات على وحدة معالجة الرسومات V100.
2.  توليد الشبكة وعرض الفيديو: بمجرد اكتمال التدريب ، قم بإنشاء ملفات الشبكة وعرض فيديو RGB لتصور نموذج 3D. 
3.  تفاعل النموذج واستيراده: يمكن التفاعل مع النموذج ثلاثي الأبعاد الذي تم إنشاؤه أو استيراده إلى تطبيقات مختلفة مثل ألعاب الفيديو أو منصات الواقع الافتراضي [6].

التفاصيل الفنية والإعدادات:-

الدقة وجودة النموذج: استخدم نموذج Fusion بدقة 64 × 64 بكسل لتوليد كائنات 3D. لاحظ أن جودة المخرجات من Stable DreamFusion قد تكون حاليا أدنى من تلك المعروضة في الورقة الأصلية ، ولكن من المتوقع حدوث تحسينات [6]. 

المطالبات المثلى: للحصول على أفضل النتائج ، استخدم المطالبة "عرض" لأنها أظهرت نتائج واعدة في الاختبارات الأولية [6].

التكوين المتقدم وتصحيح الأخطاء:-

1. إعدادات الشبكة والعرض: اختر العمود الفقري المناسب للشبكة باستخدام الخيار --backbone ليناسب احتياجات مشروعك. للعرض ، يمكن الوصول إلى وظائف NeRF الأساسية على ./nerf/renderer.py > NeRFRenderer > run &run_cuda [17].
2. التظليل واتجاه الضوء: تقييم التظليل والوضع الطبيعي في ./nerf/network*.py > NeRFNetwork > إلى الأمام وتنفيذ الإضاءة باستخدام مصدر ضوء مستوي [17].
3. المطالبة المعتمدة على العرض: استخدم المطالبة المعتمدة على العرض المتوفرة في ./nerf/provider.py > get_view_direction لتعزيز واقعية نموذج 3D.

تقنيات التحسين:-

1. حساب خسارة SDS: إجراء حسابات خسارة SDS باستخدام الطريقة المحددة في ./guidance/sd_utils.py > > train_step الانتشار المستقر [17].
2. تقنيات التنظيم: تطبيق التنظيم على weights_sum (ألفا لكل شعاع) للتأثير على عملية التوليد [17]
3. الاستيفاء والتحويل: قم باستيفاء عرض NeRF إلى 512 × 512 واستخدم VAE لتحويل الصورة إلى مواد كامنة (64 × 64) لتعيين النسيج التفصيلي [17].

باتباع هذه الخطوات والتكوينات ، يمكنك إنشاء نموذجك ثلاثي الأبعاد الأول بشكل فعال باستخدام DreamFusion ، واستكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي في النمذجة ثلاثية الأبعاد والتكنولوجيا الغامرة.

الميزات والنصائح المتقدمة:-

الأتمتة وإدارة سير العمل

لا يتفوق DreamFusion في إنشاء نماذج 3D فحسب ، بل يعزز أيضا الإنتاجية من خلال أتمتة مهام سير العمل المختلفة [17]. يمكن لهذه الميزة تبسيط الجداول الزمنية للمشروع بشكل كبير وتقليل الجهد اليدوي.

استضافة الحزمة والأمن:-

توفر المنصة إمكانات قوية لاستضافة وإدارة الحزم ، مما يضمن أن جميع مكونات المشروع منظمة جيدا ويمكن الوصول إليها بسهولة  بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر ميزات أمان متقدمة لتحديد أي نقاط ضعف وحلها ، وحماية مشاريعك من التهديدات المحتملة [17].

أدوات التطوير والتعاون:-

يدعم DreamFusion التطوير باستخدام أدوات مثل Codespaces ، والتي توفر بيئات تطوير فورية لتسريع إعدادات المشروع  يتضمن أيضا كتابة التعليمات البرمجية التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي مع Copilot ، مما يساعد المطورين من خلال اقتراح مقتطفات وأنماط التعليمات البرمجية [17].

بالنسبة لمشاريع الفريق ، يسهل DreamFusion مراجعة التعليمات البرمجية وإدارة التغيير بكفاءة ، مما يضمن فحص جميع المساهمات بدقة ودمجها [17]. علاوة على ذلك ، فإنه يدير المشكلات ويتتبع تقدم العمل للحفاظ على توافق جميع أعضاء الفريق مع أهداف المشروع [17].

تعزيز تفاعل الفريق:-

بالإضافة إلى التعليمات البرمجية ، يتيح DreamFusion التعاون من خلال المناقشات ، وهي ميزة تسمح لأعضاء الفريق بالمشاركة ومشاركة الأفكار خارج بيئة الترميز التقليدية [17]. هذا يعزز ديناميكية فريق أكثر تكاملا ويشجع التدفق الحر للأفكار ، وهو أمر ضروري لتطوير المشاريع المبتكرة.

أمثلة على المشاريع وحالات الاستخدام:-

تقدم قدرة DreamFusion على إنشاء مجموعة غير محدودة من كائنات 3D الفريدة ميزة كبيرة لمختلف القطاعات ، لا سيما في محاكيات التدريب الذكاء الاصطناعي حيث يكون تنوع الأصول أمرا بالغ الأهمية لمنع الإفراط في التجهيز [6]. تضمن هذه الميزة تعرض الذكاء الاصطناعي النماذج لمجموعة متنوعة من السيناريوهات ، مما يعزز متانتها وقابليتها للتطبيق في إعدادات العالم الحقيقي.

في عالم الترفيه والألعاب ، يوفر DreamFusion للمطورين الأدوات اللازمة لإنشاء بيئات وشخصيات ثلاثية الأبعاد مفصلة مباشرة من الأوصاف النصية ، مما يبسط عملية إنشاء المحتوى [3]. تخطو هذه التقنية أيضا خطوات واسعة في الهندسة المعمارية والتصميم الداخلي ، حيث يمكن للمحترفين تصور وتكرار مفاهيم التصميم بسرعة ومرونة غير مسبوقة [3]

في عالم الترفيه والألعاب ، يوفر DreamFusion للمطورين الأدوات اللازمة لإنشاء بيئات وشخصيات ثلاثية الأبعاد مفصلة مباشرة من الأوصاف النصية ، مما يبسط عملية إنشاء المحتوى [3]. تخطو هذه التقنية أيضا خطوات واسعة في الهندسة المعمارية والتصميم الداخلي ، حيث يمكن للمحترفين تصور وتكرار مفاهيم التصميم بسرعة ومرونة غير مسبوقة [3]

بالنسبة للنماذج الأولية والتصنيع ، يعمل DreamFusion على تسريع عملية التصميم من خلال السماح بالتكرارات السريعة للنماذج ثلاثية الأبعاد من المفاهيم الأولية ، مما يقلل الوقت والتكلفة المرتبطين بطرق النماذج الأولية التقليدية [3]. هذا التكامل منdreamfusion في مختلف الصناعات يعرض تنوعها وقدرتها على إحداث ثورة في كيفية تعامل المهنيين مع النمذجة 3D والتصميم عبر مختلف المجالات.

استنتاج:-

خلال هذه المقالة ، تم استكشاف الإمكانات التحويلية ل DreamFusion في إنشاء نماذج 3D من الأوصاف النصية بدقة ، مما يسلط الضوء على تأثيرها الثوري على العديد من الصناعات ، من الألعاب والترفيه إلى التعليم والتصنيع. من خلال الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، يوفر DreamFusion مسارا مبسطا لتحويل النص إلى كائنات ثلاثية الأبعاد مفصلة وقابلة للإضاءة دون الحاجة إلى مجموعات بيانات تدريب ثلاثية الأبعاد شاملة. تقنياتها المبتكرة ، مثل استخدام نموذج نشر النص إلى صورة المدربين مسبقا وأخذ عينات تقطير النتيجة الجديدة (SDS) ، لا تعالج فقط تحديات توليد نموذج 3D ولكن أيضا ترفع بشكل كبير من واقعية ودقة هذه النماذج.

مع استمرار تطور المشهد الرقمي ، تمتد الآثار المترتبة على قدرات DreamFusion إلى ما هو أبعد من التطبيقات الحالية ، مما يشير إلى مستقبل يتم فيه إنشاء وتكرار نماذج 3D المعقدة في متناول المحترفين والهواة على حد سواء. تؤكد هذه المقالة على أهمية DreamFusion في إضفاء الطابع الديمقراطي على نمذجة 3D ، وتحث على إجراء المزيد من الأبحاث والتجريب في هذا المجال لإطلاق العنان لإمكاناتها الكاملة. بينما ندفع حدود النمذجة الذكاء الاصطناعي و 3D ، يقف DreamFusion كمنارة للابتكار ، واعدا بتعزيز المساعي الإبداعية والتطبيقات العملية عبر مختلف القطاعات.

الأسئلة الشائعة:-

كيف يمكنني إنتاج نماذج 3D من الصور الفوتوغرافية؟

لإنشاء نموذج 3D من صورة فوتوغرافية اتبع الخطوات التالية:

1.  استيراد الصور: ابدأ باستيراد صورك إلى برنامج المسح التصويري.
2.   تعيين نقاط التحكم ومحاذاة الصور: بعد ذلك ، قم بإنشاء نقاط تحكم وتأكد من محاذاة الصور بشكل صحيح. 
3.  إنشاء سحابة نقطة كثيفة: تابع إنشاء سحابة نقطة كثيفة من الصور. 4. توليد شبكة والملمس: أخيرا ، قم بإنشاء الشبكة والملمس لإكمال نموذج 3D.

ما هي خطوات إنشاء نموذج 3D؟

إنشاء نموذج 3D مثير للإعجاب ينطوي على عملية من خمس خطوات:

1.  حجب: في البداية ، يتم إنشاء نماذج تقريبية من كائنات 3D وترتيبها لإعداد المشهد. 
2.  التفاصيل: أضف تفاصيل إلى نماذج الكتل الأولية لتحسين مظهرها.
3.   التركيب: قم بتطبيق القوام على النماذج التفصيلية لمنحها مظهرا واقعيا. 
4.  التقديم: تقديم النماذج المحكم لإنتاج الإخراج المرئي النهائي.
5.   المعالجة اللاحقة: بعد التقديم ، قم بإجراء أي معالجة لاحقة ضرورية لتحسين النموذج.

كيف يمكنك تحويل صورة ثابتة إلى رسوم متحركة 3D؟

لتحويل صورة ثابتة إلى رسوم متحركة 3D ، اتبع الإرشادات التالية:

1.  تحميل صورة: ابدأ بتحميل صورة 2D من جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
2.   تحويل إلى 3D: بنقرة واحدة ، سيقوم البرنامج بتحويل صورتك ثنائية الأبعاد إلى صورة متحركة ثلاثية الأبعاد.
3.  التنزيل والمشاركة: قم بتصدير الصورة ثلاثية الأبعاد بتنسيق MP4 أو GIF ومشاركتها أو تضمينها حسب الرغبة.

ما هو التطبيق الذي يمكنه تحويل الصور إلى نماذج 3D؟

PhotoCatch هو تطبيق مبتكر يتيح للمستخدمين إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد بسرعة من الصور دون الحاجة إلى الترميز أو تجربة ثلاثية الأبعاد سابقة. يوفر نظاما أساسيا سهل الاستخدام ويتضمن ميزة استيراد الفيديو التي يمكنها استخراج الصور من مقاطع الفيديو للمساعدة في إنشاء النموذج.

المراجع