En un avance significativo para la generación de contenido digital, Stability AI ha lanzado Stable Video 3D (SV3D), ampliando las fronteras de lo posible en la creación de videos tridimensionales. Este nuevo modelo, parte de su creciente portafolio de inteligencia artificial generativa, permite a los usuarios transformar una simple imagen en una experiencia de video 3D, abriendo nuevas dimensiones para creadores y desarrolladores.
SV3D se basa en la tecnología previa de Stability AI, conocida como Stable Video, que ya permitía generar videos cortos a partir de imágenes o textos. Sin embargo, SV3D va un paso más allá al adaptar el modelo de Difusión de Video Estable para la síntesis de vistas novedosas y la generación en 3D, ofreciendo la capacidad de crear y transformar mallas 3D multivista a partir de una única imagen de entrada.
Stability AI redefine el panorama de la generación de video con Stable Video 3D, una herramienta que promete transformar imágenes estáticas en experiencias visuales tridimensionales.
Disponible para uso comercial con una membresía profesional de Stability AI, SV3D se posiciona como una herramienta invaluable para la generación de activos 3D, especialmente en sectores como el de los videojuegos y el comercio electrónico. Según Varun Jampani, investigador principal en Stability AI, SV3D no solo facilita la producción de videos orbitales de 360 grados, sino que también proporciona una experiencia de compra más inmersiva e interactiva.
La tecnología detrás de SV3D representa una evolución respecto a modelos anteriores como Stable Zero123, ofreciendo una red de síntesis de vistas novedosas que, a partir de una sola imagen, es capaz de generar múltiples vistas novedosas simultáneamente. Esto resulta en una calidad superior de vistas novedosas y, por ende, en la generación de mallas 3D más precisas a partir de una única imagen.
Uno de los aspectos más destacados de SV3D es su capacidad para generar vistas coherentes de un objeto desde cualquier ángulo, superando los desafíos presentados por enfoques anteriores que a menudo lidiaban con perspectivas limitadas e inconsistencias en los resultados. Esta coherencia en las vistas multivista es crucial para optimizar campos de radiación neuronal 3D (NeRF) y representaciones de mallas, mejorando significativamente la calidad de las mallas 3D generadas directamente a partir de las vistas novedosas.
SV3D se presenta en dos variantes, SV3D_u y SV3D_p, cada una diseñada para casos de uso específicos. Mientras que SV3D_u genera videos orbitales a partir de entradas de imágenes únicas sin necesidad de condicionamiento de cámara, SV3D_p amplía esta capacidad para incluir tanto imágenes únicas como vistas orbitales, permitiendo a los usuarios crear videos 3D a lo largo de trayectorias de cámara especificadas.
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