HyperAI超神经

1. مقدمة البرنامج التعليمي

Direct3D-S2 هو إطار عمل لتوليد الصور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة، أُطلق بالتعاون بين جامعة نانجينغ، ودريم تيك، وجامعة فودان، وجامعة أكسفورد في 26 مايو 2025. يعتمد الإطار على تمثيل الحجم المتناثر وآلية الاهتمام المكاني المتناثر (SSA) المبتكرة، مما يُحسّن بشكل كبير الكفاءة الحسابية لمحول الانتشار (DiT) ويُقلل بشكل كبير من تكلفة التدريب. يتفوق Direct3D-S2 على الطرق الحالية من حيث جودة وكفاءة توليد الصور، مُوفرًا دعمًا فنيًا قويًا لإنشاء محتوى ثلاثي الأبعاد عالي الدقة. نتائج البحث ذات الصلة هي:Direct3D-S2: إنشاء ثلاثي الأبعاد بسرعة جيجاستيل بسهولة بفضل التركيز المكاني المتناثر".

يستخدم هذا البرنامج التعليمي بطاقة RTX A6000 واحدة كمصدر. يستغرق إنشاء النموذج ثلاثي الأبعاد حوالي 5-10 دقائق.

2. أمثلة المشاريع

3. خطوات التشغيل

1. بعد بدء تشغيل الحاوية، انقر فوق عنوان API للدخول إلى واجهة الويب

2. بمجرد دخولك إلى صفحة الويب، يمكنك استخدام النموذج

إذا تم عرض "بوابة سيئة"، فهذا يعني أن النموذج قيد التهيئة. نظرًا لأن النموذج كبير الحجم، يرجى الانتظار لمدة 1-2 دقيقة وتحديث الصفحة.

وصف المعلمة:

دقة SDF: حدد دقة النموذج ثلاثي الأبعاد الناتج.
تبسيط الشبكة: يتحكم في تبسيط الشبكة. عند تحديد هذا الخيار، سيتم تبسيط الشبكة وفقًا لنسبة تقليل الوجوه.
نسبة تقليل الوجوه: تتحكم في نسبة تقليل الوجوه أثناء تبسيط الشبكة.

كيفية الاستخدام

4. المناقشة

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة لتبادل الدروس التعليمية. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [برنامج تعليمي SD] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓

معلومات الاستشهاد

معلومات الاستشهاد لهذا المشروع هي كما يلي:

@article{wu2025direct3ds2gigascale3dgeneration,
  title={Direct3D-S2: Gigascale 3D Generation Made Easy with Spatial Sparse Attention}, 
  author={Shuang Wu and Youtian Lin and Feihu Zhang and Yifei Zeng and Yikang Yang and Yajie Bao and Jiachen Qian and Siyu Zhu and Philip Torr and Xun Cao and Yao Yao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2505.17412},
  year={2025}
}