最近，一項由普渡大學(xué)機械工程學(xué)教授Karthik Ramani領(lǐng)導(dǎo)的研究開發(fā)出一種名為SurfNet的AI技術(shù)。該技術(shù)能將2D圖像轉(zhuǎn)換成3D內(nèi)容，在機器人和無人駕駛汽車領(lǐng)域以及創(chuàng)建數(shù)字3D內(nèi)容方面具有巨大的應(yīng)用潛力。

SurfNet利用機器學(xué)習(xí)來分析2D形狀并將其轉(zhuǎn)換成預(yù)期的3D形式。隨著時間的推移，AI學(xué)習(xí)了更多的形狀，這項技術(shù)會變得越來越完善。

“如果你先將一個東西如一輛汽車的成千上萬個形狀展示給它，然后再將一輛汽車的2D圖像展示給它，它能將這個2D圖像重建成一個3D模型，”Ramani解釋說。

關(guān)于SurfNet的應(yīng)用，Ramani提到了由新興技術(shù)（如AR、VR）引起的對3D內(nèi)容不斷增長的需求。Ramani希望這種技術(shù)將隨著VR的興起而成長，以及很快能在瞬間完成2D到3D的轉(zhuǎn)換。

除了轉(zhuǎn)換2D形狀之外，該技術(shù)還可以將兩個形狀合并成另一個形狀。SurfNet可以“用兩個2D圖像來創(chuàng)建一個介于二者之間的3D形狀”。這種功能跟MyMiniFactory在今年早些時候推出的3D Filter功能相似。

在未來，研究人員將進一步研究機器學(xué)習(xí)算法來改進SurfNet技術(shù)。