• Главная
  • Блог
  • Пользователи
  • Форум

Вход на сайт

  • Регистрация
  • Забыли пароль?
  • Литературное творчество
  • Музыкальное творчество
  • Научно-техническое творчество
  • Художественно-прикладное творчество

«ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В 3D-МОДЕЛИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕЙ»

Опубликовано Мыльникова Людмила Владимировна вкл 22.03.2024 - 0:13
Мыльникова Людмила Владимировна
Автор: 
Дмитриев Максим

В современном мире технологии играют важную роль в нашей повседневной жизни. С развитием искусственного интеллекта и машинного обучения, нейросети стали неотъемлемой частью многих процессов и отраслей. Одной из таких областей является преобразование изображений в 3D-модели. Эта задача может быть актуальна для многих сфер, таких как архитектура, киноиндустрия, игры и виртуальная реальность. Нейросеть, может не только преобразовывать 2D изображения в 3D, но и предоставляет возможность генерации изображений, объединения элементов в один стиль и редактирования готовых фотографий и картинок.

Скачать:

ВложениеРазмер
Microsoft Office document icon dmitriev_maksim_proekt.doc632 КБ

Предварительный просмотр:

 МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ЦЕНТР ДЕТСКОГО ТВОРЧЕСТВА»

«ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В 3D-МОДЕЛИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕЙ»

 

 

 

 

 

Выполнил:

                      Дмитриев  Максим  Иванович

МБУДО «ЦДТ»

 

Руководитель проекта

Мыльникова Людмила

Владимировна

 

 

 

 

 

2024 г.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение………………………………………………………………………..……….....…..3

1. Основная часть……………………………………………………………………………..4

1.2  Алгоритм  преобразования изображений в 3D-модели с помощью нейросетей (программного обеспечения Meshy)…………………………………………………..………4

 2. Создание 3D-модели……………………………………………………………….……...4

3. Заключение…………………………………………………………………………………6

3.Список литературы…………………………………………………………………………7

4. Приложение…………………………………………………………………………...……8

         

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире технологии играют важную роль в нашей повседневной жизни. С развитием искусственного интеллекта и машинного обучения, нейросети стали неотъемлемой частью многих процессов и отраслей. Одной из таких областей является преобразование изображений в 3D-модели. Эта задача может быть актуальна для многих сфер, таких как архитектура, киноиндустрия, игры и виртуальная реальность. Нейросеть, может не только преобразовывать 2D изображения в 3D, но и предоставляет возможность генерации изображений, объединения элементов в один стиль и редактирования готовых фотографий и картинок.

Проблема: создание алгоритма, который позволит преобразовывать двумерные изображения в трехмерные модели с высокой точностью и детализацией.

Гипотеза: Алгоритм преобразования фотографий в 3D-модели позволит получить более точные и детализированные результаты по сравнению с другими методами. Используя алгоритм, который способен преобразовывать двумерные изображения в трехмерные модели с использованием нейросетей, мы пришли к цели.  

Цель: Создать  модель  памятника Курчатова с использованием 3д принтера

Для достижения этой цели необходимо решить ряд задач.

Задачи:

  1. Получить фотографию  объекта
  2. Создать 3д модель
  3. Изготовить модель  на 3д принтере
  4. Провести пост-обработку модели

Проект состоит из нескольких этапов.

Полученные результаты могут быть использованы в различных отраслях, где требуется быстрое и качественное создание 3D моделей на основе изображений.

Основная часть

В современном мире нейросети играют важную роль во многих сферах жизни. Одной из областей, где нейросети нашли широкое применение, является обработка изображений. Нейросети используются для различных задач, таких как классификация изображений, обнаружение объектов на изображениях и генерация новых изображений. В проекте мы рассмотрим, как нейросети могут генерировать изображения. Для генерации изображений существуют нейросети, такие как GAN (Generative Adversarial Network), которые могут создавать новые изображения, используя существующие образцы. Также есть нейросети, которые могут объединять элементы в один стиль, например, StyleGAN, который позв создавать изображения с высоким разрешением и детализацией. В области редактирования фотографий и изображений также существуют различные нейросети, такие как ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks), которые позволяют улучшать качество изображений. Каждая нейросеть специализируется на определенных задачах и не может быть универсальной. Рассмотрим нейросеть Meshy, с помощьюкоторй можно создать 3D модели из текста или изображения. Платформа поддерживает генерацию моделей в огромном количестве художественных стилей. Кроме того, приложение предлагает автоматическое текстурирование. Разработчики предоставили подробную документацию и обучение. Присутствует API.

1.2 Алгоритм  преобразования изображений в 3D-модели с помощью нейросетей (программного обеспечения Meshy)

А)  Подготовка снимка.

Б) Создание 3д модели.

В)   Печать на 3д принтере.

Г)      Пост-обработка.  

2. Создание 3D-модели

Для подготовки 3D-модели за основу я взял снимок Челябинский памятник И.В. Курчатову.  Подобрал специализированное программное обеспечение Meshy для создания  3д-модели на основе фотографии.  

Создание 3 D- модели.

Процесс создания 3D-модели памятника включает несколько этапов. Сначала необходимо собрать изображения памятника с разных ракурсов. Затем эти изображения загружаются в Meshy, где нейросеть изучает их и создает 3D-модель. Это позволяет получить точные и детализированные модели, которые можно использовать в различных целях. Однако, использование нейросетей для создания 3D моделей имеет свои ограничения. Например, для создания качественной модели требуется большое количество изображений с разных ракурсов, что может быть сложно, получить для некоторых объектов. Также, нейросети могут допускать ошибки и неточности в моделях, особенно если исходные данные были некачественными. В целом, создание 3D моделей с помощью нейросетей является перспективным направлением, которое может иметь широкое применение в будущем.

Печать на 3д принтере

  1. Я открыл файл со 3D моделью в программе для подготовки модели к печати (слайсере). Слайсер преобразовал файл в g-код, который является языком управления для 3D принтера.
  2. Затем я выбрал материал для печати. В данном случае я использовал PLA-пластик, так как он является одним из самых популярных и доступных материалов для домашней 3D печати.
  3. После этого я настроил свой 3D принтер. Я установил катушку с пластиком, настроил температуру экструдера (она должна быть достаточно высокой для плавления пластика) и температуру рабочего стола (чтобы модель прилипала к нему).
  4. Далее я подготовил рабочий стол 3D принтера. Для этого я протер его сухой и чистой тряпкой, а затем нанес на него специальный клей-лак, который обеспечивает хорошее прилипание первого слоя модели и предотвращает ее смещение во время печати.
  5. После всех этих приготовлений я был готов начать печать. Все, что мне оставалось сделать, это нажать кнопку “печать” в слайсере и ждать, пока принтер закончит свою работу. Время печати зависит от размера модели, сложности и скорости работы принтера.

Пост обработка

  1. После завершения процесса 3D-печати, я аккуратно отделил напечатанную модель от рабочего стола 3D-принтера, чтобы не повредить ее.

  1. Затем, используя специальный инструмент, я отделил от модели поддержки, которые использовались во время печати.
  2. Далее, чтобы очистить модель от остатков пластика, я использовал специальную жидкость для очистки 3D-моделей. Я нанёс эту жидкость на ткань и аккуратно протер модель, удаляя все остатки пластика.
  3. После того, как модель была очищена от остатков пластика, она была готова к использованию.

Заключение

В данном проекте была продемонстрирована возможность использования нейросетей для преобразования 2D-изображений в 3D-модели. Благодаря использованию программного обеспечения Meshy, мы смогли создать алгоритм, который анализирует изображение и создает на его основе трехмерную модель.

В результате проекта мы пришли к следующим выводам: 1.        Нейросети способны обрабатывать и анализировать изображения, выявляя ключевые элементы и создавая на их основе 3D-структуры. 2.        Программное обеспечение Meshy позволяет создавать и настраивать алгоритмы для решения различных задач, связанных с 3D-моделями. 3.        Обучение нейросети требует большого количества данных и времени, но в результате мы получаем алгоритм, способный к быстрому и точному преобразованию изображений в 3D. 4.        Точность и качество результатов зависят от качества и количества обучающих данных, а также от настроек алгоритма. Таким образом, использование нейросетей и программного обеспечения Meshy является перспективным направлением в области преобразования изображений в 3D, позволяя создавать более точные и реалистичные модели.

Алгоритм преобразования фотографий в 3D-модели позволил получить точную копию  памятника И.В.Курчатову.  Гипотеза подтверждена.  Цель достигнута.  


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Этапы 3D-печати https://www.orgprint.com/wiki/3d-pechat/Jetapy-3D-pechati

2. Как я купила 3D-принтер https://journal.tinkoff.ru/guide/print-it-all/?ysclid=ltolnkaonk771437431

3. Meshy | 3D AI Generator  https://www.meshy.ai/tutorials

4. “Преобразование изображений в 3D модели с помощью Meshy”

5. Лучшие нейросети для 3D моделирования и анимации из текста, изображений и видео

Лучшие нейросети для 3D моделирования и анимации из текста, изображений и видео

Приложение 1

Рис.1

Рис.2

План работы над проектом

                


Поделиться:

Рисуем кактусы акварелью

Астрономический календарь. Декабрь, 2018

Барсучья кладовая. Александр Барков

Ледяная внучка

Рисуем осень: поле после сбора урожая