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最近，一項(xiàng)由普渡大學(xué)機(jī)械工程學(xué)教授Karthik Ramani領(lǐng)導(dǎo)的研究開發(fā)出一種名為SurfNet的AI技術(shù)。該技術(shù)能將2D圖像轉(zhuǎn)換成3D內(nèi)容，在機(jī)器人和無人駕駛汽車領(lǐng)域以及創(chuàng)建數(shù)字3D內(nèi)容方面具有巨大的應(yīng)用潛力。
SurfNet利用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析2D形狀并將其轉(zhuǎn)換成預(yù)期的3D形式。隨著時(shí)間的推移，AI學(xué)習(xí)了更多的形狀，這項(xiàng)技術(shù)會(huì)變得越來越完善。
“如果你先將一個(gè)東西如一輛汽車的成千上萬個(gè)形狀展示給它，然后再將一輛汽車的2D圖像展示給它，它能將這個(gè)2D圖像重建成一個(gè)3D模型，”Ramani解釋說。
關(guān)于SurfNet的應(yīng)用，Ramani提到了由新興技術(shù)（如AR、VR）引起的對(duì)3D內(nèi)容不斷增長的需求。Ramani希望這種技術(shù)將隨著VR的興起而成長，以及很快能在瞬間完成2D到3D的轉(zhuǎn)換。
除了轉(zhuǎn)換2D形狀之外，該技術(shù)還可以將兩個(gè)形狀合并成另一個(gè)形狀。SurfNet可以“用兩個(gè)2D圖像來創(chuàng)建一個(gè)介于二者之間的3D形狀”。這種功能跟MyMiniFactory在今年早些時(shí)候推出的3D Filter功能相似。
在未來，研究人員將進(jìn)一步研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法來改進(jìn)SurfNet技術(shù)。
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