充分利用曝光差值，微软公布2D图像生成3D模型的AI新研究

3月6日青亭网报道，我们刚刚报道了Facebook一项将2D图像生成为3D效果的新功能，另一边微软也于近日发布了一份相关研究。

据悉，微软公布的新AI框架是：针对2D数据的3D模型“可缩放”训练技术。其特点是，可将2D图像进行3D模型的模拟生成，降低3D模型开发难度，对于广大的游戏开发、视频制作、动画等领域是一个极佳的自动化工具。

实际上，我们此前也报道了微软亚洲研究院童欣博士领导的一项将2D草图快速生成3D模型的研究，其特点就是利用机器学习技术，让普通人也能够快速的制作三维内容。

而最新的研究中，研发人员开发了一种3D GAN卷积网络模型。并且，通过大量图片进行训练，建立了一个合成数据集和一个现实生活图片的数据集。

研发人员表示：它们的新方法充分利用了2D照片中光照和阴影的信息（具体而言，利用表面之间的曝光差值，进行检测凹面和图面，以及内部结构，从而判断物体三维物体的中心），从而实现更好的模拟训练，生成更逼真的3D模型。

据青亭网了解，该项目的一下一步计划是将整套方案整合出一个相对完整的系统，将颜色、材料、光照等细节统统加入进来，从而打造一个“更为全面”真实照片转换三维模型的数据集。