【it芯片|AI还能给3D模型白模上材质纹理？8G的显卡都得玩爆】
如果说我们手头上的2G、4G或者6G这类的入门甚至主流的显卡都可以玩3D建模材质贴图并渲染一些简单的场景的话 ， 那么碰到如今多数AI深度学习程序 ， 可能我们得认栽 ， 一般这玩意儿都会成为自己机器的噩梦 。 更何况 ， 有的AI模型居然还是专门搞3D模型的 ， 这要是来搞我们普通劳动人（显）民（卡）群众 ， 岂不是噩梦中的噩梦？
没错 ， 近日由芝加哥大学和特拉维夫大学联合打造的这个AI模型 ， 就是专门用来搞3D模型的 ， 从某种意义上讲 ， 大概率也是专门用来搞你的PC电脑的——如果你要用这个AI的话 。 虽然机智客这篇文章的标题是说AI给3D模型上材质 ， 其实更准确一点应该是 ， 文本转网格Text2Mesh ， 其实 。 借助基本的3D模型白模 ， 用文本描述的输入方式 ， 来完成对3D基本模型的后期处理和材质纹理完善 。
这个模型 ， 完全不用我们像以前那样还要UV展开 ， 就能给我们模型贴图上材质 。 这其实是构造了一个神经风格的网络 ， 为网格里的所有顶点 ， 生成样式属性 ， 以便方便后续对网格表面定义相应的风格 。 比如把一匹马设定成一个航天员的风格 ， 模型其实就是映射RGB颜色 ， 沿着法线方向挤压移动 ， 生成风格化mesh ， 之后经过多视图mesh渲染后 ， 结合CLIP的2D增强技术和其他计算 ， 得以让输出结果更逼真 。
换言之 ， 这个有点类似于以前我们介绍过的deep-daze那样的用简单的文本描述来生成一个新的作品 。 在以前的文章里 ， 机智客介绍过这个 。 同样 ， 和deep-daze一样 ， 这个Text2Mesh的模型也考验GPU显卡 。 据资料介绍 ， 这个依然是Python脚本运行 ， 3.7版 ， 理所当然还需要CUDA ， 环境版本是10.2 。 这些倒也罢了 ， 看GPU显卡 。 它需要最低8G的GPU 。 换言之 ， 假如我们显卡够不上 ， 大概率是没法测试这个应用的 。 即便最低8G的显卡 ， 目测用正常一点有观感的模型 ， 估计也得爆了 。
即便它不用预训练 ， 对于我们普通的PC机器也是一个比较高的门槛 。 在单个GPU上的时间需要25分钟 ， 看起来并不多多的样子 ， 关键看你GPU咯 。 所以说啊 ， 说来说去 ， 还是一个字 ， 穷——啊 。 如果说我们用6G的显卡还能玩以前那个AI的话 ， 那么碰到这个搞3D模型的AI ， 估计我们肯定得认栽 ， 对于我们每个朴实无华的劳动大众独立显卡而言 ， 这玩意儿简直就是噩梦中的噩梦中的噩梦 。
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