东京大学的研究人员推出MaGRITTe，它可以根据用户提供的部分图像、顶视图布局信息和文本提示来控制和生成3D场景。想象一下，你有一个不完整的图片，比如一张桌子的角落，还有一些关于房间布局的文字描述，比如“有一个窗户和水槽的厨房”。MaGRITTe能够结合这些信息生成一个完整的3D厨房模型，包括所有的细节和布局。
主要功能和特点：
- 多模态输入： 用户可以通过部分图像、布局信息和文本提示来指定想要生成的3D场景。
- 避免大型数据集的创建： 通过使用小规模的人工数据集和预训练的文本到图像模型，MaGRITTe避免了创建大型3D场景数据集的需求。
- 360度图像生成： 该方法使用360度图像作为输入，这有助于保持场景的一致性并减少计算成本。
工作原理：
- 条件转换： 将部分图像和布局信息转换为360度图像的格式。
- 360度RGB图像生成： 结合转换后的360度图像和文本提示，生成一个360度的RGB图像。
- 布局条件深度估计： 根据生成的360度RGB图像和粗略的深度信息，估计更精细的深度信息。
- NeRF训练： 使用生成的360度RGB-D图像训练神经辐射场（NeRF）模型，以生成3D场景。
具体应用场景：
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）： MaGRITTe可以用于创建VR和AR应用中的3D场景，提供更加丰富和交互式的用户体验。
- 数字孪生和元宇宙： 在创建数字孪生模型或元宇宙环境时，MaGRITTe可以根据特定的条件生成定制化的3D场景。
- 游戏和电影制作： 游戏开发者和电影制作人员可以使用MaGRITTe来设计复杂的3D环境，节省时间和资源。
总的来说，MaGRITTe是一个强大的工具，它通过结合多种输入条件来生成3D场景，提供了一种新的方式来创建和控制3D内容，特别适用于资源受限或需要快速原型制作的场景。
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