▲GN⁺ 2024-06-22 | parent | ★ favorite | on: 3D 표현을 효율적인 3D 메쉬로 변환하는 MeshAnything 기술(buaacyw.github.io)Hacker News 의견 3D 모델 생성 논문이 자주 비판받는 상황에서 이 연구는 환영받을 만함. 하지만 비상업적 라이선스가 아쉬움. GitHub 정보에 따르면, A6000 GPU에서 메쉬 생성에 약 7GB와 30초가 소요되며, 800개 이하의 면을 가진 메쉬만 생성 가능함. 저폴리곤 생성 결과 중 최고임. 여전히 삼각형 메쉬이지만 점점 나아지고 있음. 최종 목표는 사각형 위주의 폴리곤, 엣지 스무스/크리즈, 자연스러운 텍스처 UV, 반복 텍스처를 통한 PBR 텍스처 생성임. 이후에는 이미지에서 CAD 모델을 추론하는 방향으로 나아가야 함. 라이다 스캔이나 포토그래메트리로 생성된 큰 메쉬나 포인트 클라우드를 다루기 위해 고성능 PC와 비싼 소프트웨어가 필요함. 메쉬를 작게 만들어 웹에서 공유할 수 있도록 하는 것이 유용할 것임. 포인트 클라우드 스캔을 수작업으로 처리한 경험이 있음. 450GB의 데이터가 생성되었고, 이전 프로젝트는 2.1TB였음. 이 논문의 스케일은 장난감처럼 느껴지지만, 시작이 중요함. AI 생성 메쉬를 "아티스트가 만든" 것처럼 부르는 것은 오해의 소지가 있음. 사회적 영향 단락에서 노동 비용 절감을 언급한 점이 좋음. 예술가의 필요성을 줄이는 것이 아니라는 점이 중요함. 몇 가지 복잡한 모델을 테스트해볼 예정임. MeshAnything은 수백 배 적은 면을 가진 메쉬를 생성하여 저장, 렌더링, 시뮬레이션 효율성을 크게 향상시킴. 온라인 데모를 시도했으나 출력 메쉬에 원본에는 없던 구멍이 생김. 알고리즘에 문제가 있는지 의문임. 변환된 메쉬는 효율적이지 않으며, n-gons가 많아 리토폴로지 작업이 필요함.
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