Una de las tareas más onerosas en la impresión 3D es el minucioso proceso de crear modelos 3D desde cero. La creación de modelos puede llevar horas incluso para aquellos con una inmensa experiencia en este campo de actividad. Afortunadamente, un grupo de investigadores del MIT ha desarrollado un método nuevo e increíble para sintetizar modelos 3D a partir de imágenes de objetos.
Redes adversarias generativas 3D
3D Generative Adversarial Networks (3D GAN para abreviar) promete la capacidad de generar modelos 3D al tomar fotografías de lo que sea que desee modelar. Las GAN son un subconjunto de modelos generativos que utilizan software de la competencia para producir un resultado. Aunque el modelo producido en estos casos es de baja resolución, puede ahorrar valiosas horas al generar las formas básicas del objeto en cuestión. Divide imágenes de artículos para el hogar como una silla, por ejemplo, y las convierte en píxeles cúbicos que pueden usarse como un lugar inicial para comenzar a diseñar su modelo. Desde ese punto de partida, puede ser mucho más fácil cincelar la forma inicial para obtener el resultado deseado.
Cómo funciona
Convierte la imagen en un formato 3D utilizable utilizando una red que contiene grandes conjuntos de datos para comparar la imagen. Estos conjuntos de datos se guardan en un dominio con el propósito expreso de permitir que una computadora compare y recree objetos como autos o sillas una vez que reconoce similitudes. Los conjuntos de datos actúan como esquemas y el discriminador adversario compara y contrasta el objeto cuando alguien desea obtener un modelo 3D aproximado.
Mezcla de objetos
Además, el software cuenta con la capacidad de mezclar y combinar objetos de varios tipos y derivar modelos entre sí. Toma dos mesas y puedes llegar y una mezcla aproximada de las dos. También puede crear una síntesis entre objetos que son diferentes entre sí. Un video mostró un modelo de un automóvil y el de un barco fusionándose.
Los modelos 3D GAN también pueden facilitar la obtención de modelos imprimibles a partir de imágenes. Imagínese esto: está caminando y ve un automóvil que tal vez desee reproducir como una impresión 3D en casa. Todo lo que tiene que hacer es tomar una foto y pasarla por la red para obtener un punto de partida viable.
El código fuente está disponible para su uso en línea.
Puede leer el estudio del MIT aquí o ver un desglose de las capacidades del software en el canal de Youtube ‘Two Minute Papers’ a continuación.
