Российские учёные научили ИИ восстанавливать 3D-объекты из плоских картинок

Теперь, благодаря их работе, можно быстро создать качественную 3D-структуру материала, основываясь только на изображении его поперечного среза. Традиционные методы «оцифровки» 3D-образцов требуют куда больших временных и экономических затрат.

Пермские ученые предложили метод восстановления статистически эквивалентной 3D-модели пористой микроструктуры, используя нейронную сеть. Этот алгоритм обучения отличается от предыдущих разработок тем, что он не требует использования поэлементных составляющих в оптимизируемой целевой функции.

Преимуществом нового алгоритма также является его стабильность и повышенное качество генерируемых 3D-структур. Эксперименты показали, что визуальные и количественные оценки реконструированных нейросетью трёхмерных моделей полностью соответствуют исходным структурам, а процесс синтеза происходит почти мгновенно.