Die Innovation von 3D Bust Maker basiert auf drei technischen Dimensionen:
- Vereinfachung der DateneingabeWährend herkömmliche Photogrammetrietechniken mehr als 20 Fotos mit verschiedenen Blickwinkeln erfordern, kann das Tool die 3D-Topologie mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen aus einer einzigen Frontalansicht vorhersagen.
- ProzessautomatisierungSchließt automatisch den gesamten Prozess von der Gesichtserkennung → Geometrie-Rekonstruktion → Topologie-Optimierung → Detailverbesserung ab und spart dabei mehr als 90% im Vergleich zum manuellen ZBrush-Sculpting.
- Übergreifende AnpassungsfähigkeitDas so entstandene Modell dient nicht nur der visuellen Darstellung, sondern sein wasserdichtes Netz ist so optimiert, dass es direkt den Fertigungsanforderungen des 3D-Drucks entspricht.
Was die Genauigkeit betrifft, so ist das neuronale Netz speziell dafür ausgelegtGesichtszügeMit intensivem Training kann es Mikrostrukturen wie die Irisstruktur der Augen und die Kurve der Nase genau wiederherstellen. Testdaten zeigen, dass der durchschnittliche Fehler der 3D-Rekonstruktion bei Porträtfotos unter Standardfotobedingungen weniger als 0,3 mm beträgt, was den Qualitätsanforderungen für den kommerziellen 3D-Druck entspricht. Die Plattform unterstützt auch die Stapelerstellung, bei der mehrere Modellanfragen parallel verarbeitet werden können, und eignet sich daher auch für kundenspezifische Produktionsszenarien in kleinem Maßstab.
Diese Antwort stammt aus dem Artikel3D Bust Maker: Generierung einer 3D-gedruckten Büste aus einem einzigen FotoDie
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