Transformando Vídeos em Mundos 3D
Aprenda como vídeos do dia a dia podem criar modelos 3D incríveis.
Baorui Ma, Huachen Gao, Haoge Deng, Zhengxiong Luo, Tiejun Huang, Lulu Tang, Xinlong Wang
― 6 min ler
Índice
Criar imagens e animações em 3D pode parecer meio mágico, especialmente quando você vê personagens realistas e Ambientes incríveis em jogos ou filmes. Mas por trás dessa mágica tem muito trabalho duro, conhecimento técnico e, às vezes, um pouco de sorte. Tradicionalmente, fazer Modelos e cenas em 3D requer equipamentos caros de escaneamento 3D ou um artista talentoso que faz tudo com muito capricho à mão.
Imagina se a gente pudesse pegar milhares de Vídeos da internet e transformar isso em mundos em 3D sem precisar de todos aqueles equipamentos sofisticados. Esse é o sonho! Essa nova abordagem usa a vasta quantidade de vídeos disponíveis online, aproveitando pra aprender a criar conteúdo em 3D de um jeito mais eficiente e barato.
Qual é a Grande Ideia?
A ideia principal é simples: em vez de depender de imagens 3D específicas ou bancos de dados caros, a gente pode usar vídeos normais—tipo aqueles vídeos de gatinhos fofos ou imagens de viagens incríveis—pra treinar modelos que entendem como criar imagens em 3D. A frase divertida aqui é "Você Viu, Você Conseguiu." Isso significa que, só de assistir um monte de conteúdo visual, um programa de computador pode aprender a criar representações em 3D incríveis sem precisar de um projeto 3D.
O Desafio dos Modelos em 3D
Criar modelos 3D realistas traz vários desafios. Um grande problema é que a maioria dos modelos depende de "rótulos dourados," que são exemplos de alta qualidade e bem rotulados do que os modelos deveriam produzir. Porém, esses rótulos dourados são limitados e caros de conseguir. Além disso, os modelos costumam ter dificuldade quando não têm informações 3D claras ou dados de posição da câmera, que geralmente dá muito trabalho rotular à mão.
Pra enfrentar esses desafios, os pesquisadores pensaram em aproveitar o poder dos vídeos, que são abundantes na internet. Mas como a gente filtra milhões de clipes curtos pra encontrar os trechos certos que realmente servem pro aprendizado em 3D?
Coletando os Dados Certos
Pra treinar nossos modelos mágicos em 3D, precisamos juntar muitos clipes de vídeo que mostrem cenas estáticas (sabe, não aquele gato correndo atrás do ponteiro laser!). O primeiro passo é criar um mega conjunto de dados, carinhosamente chamado de WebVi3D, que significa Conjunto de Vídeos 3D da World Wide Web. Esse conjunto é feito de impressionantes 320 milhões de quadros de 16 milhões de clipes de vídeo, com todo tipo de cenas interessantes.
Mas coletar esses dados não é tão fácil quanto parece. Os vídeos precisam ser filtrados pra garantir que atendam a critérios específicos. Por exemplo, a gente quer vídeos que mostrem as coisas de diferentes ângulos, onde a câmera pode se mover sem ficar tremendo muito. O processo é assim:
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Reduzindo os Vídeos: A gente começa diminuindo a quantidade de dados, mantendo apenas certos quadros. Assim, não ficamos afogados em um mar de clipes.
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Reconhecendo Conteúdo Dinâmico: Usamos algoritmos inteligentes pra descobrir se um vídeo mostra coisas em movimento (como pessoas ou animais) e filtramos esses, deixando só as cenas estáticas legais.
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Verificando o Movimento da Câmera: Por último, a gente quer vídeos onde o ponto de vista da câmera muda muito, pra coletar o máximo de conhecimento 3D possível.
Como Funciona?
Agora que temos nosso conjunto de dados de vídeos de alta qualidade, é hora de ensinar nosso modelo a aprender com eles. O modelo usa um método inteligente chamado "condicionamento visual," que significa que ele olha pra um monte de imagens 2D e deduz como elas se relacionam com o espaço 3D.
Em vez de ter dados 3D explícitos, ele aprende puramente com os sinais visuais nos vídeos. Também misturamos uma pitada de aleatoriedade—adicionando ruído e distorcendo algumas partes das imagens—pra ajudar o modelo a focar nas dicas visuais mais relevantes.
O Modelo Mágico: Difusão Multi-Visão
Isso nos leva ao grande astro do nosso show, o modelo Multi-View Diffusion (MVD). Pense nele como um cérebro sofisticado que aprende com nosso conjunto de dados de vídeos selecionados.
O que torna o modelo MVD especial é como ele entende estruturas 3D com base em múltiplas perspectivas, como você consegue ter uma noção melhor de um quarto quando olha de diferentes ângulos. Treinando com nossos vídeos filtrados, o modelo MVD aprende a gerar visualizações 3D consistentes de forma eficiente. Ele não sai simplesmente soltando imagens aleatórias; ele gera imagens que se alinham bem entre si, criando uma experiência 3D mais convincente.
Aplicações Dessa Tecnologia
Então, o que podemos fazer com esse novo modelo? As possibilidades são infinitas!
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Jogos: Imagina os desenvolvedores de jogos podendo gerar rapidamente ambientes ricos e detalhados só usando imagens de vídeos. Chega de passar anos criando cada árvore e pedra à mão!
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Realidade Virtual (VR): Com essa tecnologia, os usuários poderiam entrar em mundos completamente novos criados a partir de vídeos, se imergindo totalmente em experiências realistas.
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Filmes e Animação: Cineastas podem usar essa técnica pra criar cenas que parecem reais sem precisar fazer um trabalho extenso de modelagem em 3D.
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Educação e Treinamento: Modelos 3D criados a partir de vídeos do mundo real poderiam ser super valiosos pra ensinar matérias como arquitetura, biologia e mais.
Desafios pela Frente
Enquanto essa tecnologia parece incrível, não está sem desafios. Primeiro, a velocidade de inferência do modelo pode ser um pouco lenta—levando alguns minutos por imagem, o que é um problema pra aplicações em tempo real.
Além disso, a tecnologia atualmente foca em criar modelos 3D estáticos e deixa objetos em movimento e cenas dinâmicas de fora. Uma atualização futura poderia trabalhar pra integrar movimento e criar uma experiência mais interativa.
E, claro, não podemos esquecer das preocupações éticas—só porque podemos criar algo, não significa que devemos. O potencial de uso indevido pra gerar conteúdo enganoso ou invadir a privacidade é um obstáculo que precisamos superar.
Conclusão
Resumindo, a jornada de transformar vídeos do dia a dia em modelos 3D incríveis está moldando o futuro da criação de conteúdo digital. Essa abordagem não só abre portas pra novas possibilidades emocionantes em jogos, educação e entretenimento, mas também nos desafia a pensar criticamente sobre as implicações dessa tecnologia.
À medida que esse campo continua a se desenvolver, nos lembra que mesmo no mundo da tecnologia, sempre há espaço pra imaginação (sem palavras complicadas, prometemos!). Então, seja criando mundos digitais ou simplesmente curtindo aqueles fofos vídeos de gatinhos, o futuro da criação em 3D tá brilhando!
Fonte original
Título: You See it, You Got it: Learning 3D Creation on Pose-Free Videos at Scale
Resumo: Recent 3D generation models typically rely on limited-scale 3D `gold-labels' or 2D diffusion priors for 3D content creation. However, their performance is upper-bounded by constrained 3D priors due to the lack of scalable learning paradigms. In this work, we present See3D, a visual-conditional multi-view diffusion model trained on large-scale Internet videos for open-world 3D creation. The model aims to Get 3D knowledge by solely Seeing the visual contents from the vast and rapidly growing video data -- You See it, You Got it. To achieve this, we first scale up the training data using a proposed data curation pipeline that automatically filters out multi-view inconsistencies and insufficient observations from source videos. This results in a high-quality, richly diverse, large-scale dataset of multi-view images, termed WebVi3D, containing 320M frames from 16M video clips. Nevertheless, learning generic 3D priors from videos without explicit 3D geometry or camera pose annotations is nontrivial, and annotating poses for web-scale videos is prohibitively expensive. To eliminate the need for pose conditions, we introduce an innovative visual-condition - a purely 2D-inductive visual signal generated by adding time-dependent noise to the masked video data. Finally, we introduce a novel visual-conditional 3D generation framework by integrating See3D into a warping-based pipeline for high-fidelity 3D generation. Our numerical and visual comparisons on single and sparse reconstruction benchmarks show that See3D, trained on cost-effective and scalable video data, achieves notable zero-shot and open-world generation capabilities, markedly outperforming models trained on costly and constrained 3D datasets. Please refer to our project page at: https://vision.baai.ac.cn/see3d
Autores: Baorui Ma, Huachen Gao, Haoge Deng, Zhengxiong Luo, Tiejun Huang, Lulu Tang, Xinlong Wang
Última atualização: 2024-12-14 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.06699
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.06699
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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