Реферат на тему: Создание text to image pipeline при помощи Stable Diffusion и Microsoft Trellis Img23D модели

Цель работы

Разработать интегрированный конвейер генерации изображений по текстовому описанию с использованием моделей Stable Diffusion и Microsoft Trellis Img23D, обеспечивающий создание высокодетализированных 3D-визуализаций. Провести анализ совместимости архитектур и оптимизировать workflow для повышения эффективности генерации контента в задачах компьютерного зрения.

Основная идея

Комбинирование передовых диффузионных моделей генерации изображений (Stable Diffusion) с инновационными методами трехмерной реконструкции (Microsoft Trellis Img23D) для создания сквозного pipeline, преобразующего текстовые промты в реалистичные 3D-модели с повышенной детализацией и оценкой качества output.

Проблема

Ключевой проблемой, исследуемой в работе, является значительный разрыв между возможностями генерации 2D-изображений по тексту на основе диффузионных моделей (таких как Stable Diffusion) и задачами создания детализированных и реалистичных 3D-моделей. Существующие методы трехмерной реконструкции из 2D-изображений часто страдают от недостаточной детализации, артефактов, потери семантической согласованности с исходным текстовым промтом и требуют значительных вычислительных ресурсов. Недостаточно изучены вопросы эффективной интеграции архитектур диффузионных моделей, генерирующих богатые 2D-представления, со специализированными нейросетевыми подходами к 3D-реконструкции (такими как Microsoft Trellis Img23D), включая согласование форматов данных, loss-функций и оптимизацию сквозного рабочего процесса (pipeline).

Актуальность

Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием генеративного искусственного интеллекта и растущим спросом на автоматизацию создания высококачественного 3D-контента в различных областях: разработка видеоигр и метавселенных, дополненная и виртуальная реальность (AR/VR), кинопроизводство, цифровой дизайн и электронная коммерция. Комбинирование передовых 2D-генеративных моделей (Stable Diffusion) с инновационными методами 3D-реконструкции (Trellis Img23D) представляет собой перспективное направление для преодоления ограничений существующих решений, позволяя создавать сложные 3D-ассеты напрямую из текстовых описаний с повышенной детализацией и реалистичностью. Повышение эффективности и доступности генерации 3D-контента критически важно для дальнейшего развития индустрии компьютерного зрения и смежных технологий.

Задачи

1. 1. Разработать архитектуру и реализовать интегрированный конвейер (pipeline), объединяющий модель генерации 2D-изображений Stable Diffusion на основе текстовых промтов и модель трехмерной реконструкции Microsoft Trellis Img23D для получения 3D-моделей.
2. 2. Провести сравнительный анализ архитектурных особенностей и требований моделей Stable Diffusion и Trellis Img23D с целью выявления потенциальных точек несовместимости и разработки методов их устранения для обеспечения корректной работы конвейера.
3. 3. Оптимизировать ключевые этапы сквозного рабочего процесса (workflow) – от генерации начального 2D-изображения по тексту до получения итоговой 3D-модели – с точки зрения вычислительной эффективности, согласованности данных и минимизации артефактов.
4. 4. Реализовать механизм оценки качества финального 3D-контента, генерируемого конвейером, по таким критериям, как соответствие исходному текстовому описанию (семантическая согласованность), визуальная детализация, геометрическая целостность и отсутствие артефактов.
5. 5. Обобщить результаты работы конвейера, выявить его сильные стороны, ограничения и направления для дальнейшего совершенствования технологии генерации 3D-контента из текста.