「DreamFusion」でテキストから3Dモデルを生成する方法
導入
手順①
- こちらの「Google Colaboratory」を開く
初期設定
手順②
- 「Check the machine」の再生ボタンを押してセルを実行し、GPUを確認する
手順③
- 「install dependencies」の再生ボタンを押してセルを実行し、依存関係をインストールする
手順④
- 「Training Settings」の各項目を設定後、再生ボタンを押してセルを実行し、設定した各値を反映させる
各設定項目の意味
- 「Prompt_text」：生成する3Dオブジェクトを説明するテキスト
- 「Training_iters」：学習ステップ数の事で、出力結果を早く知りたい人は「5000」でも良い
- 「Learning_rate」：学習率
- 「Training_nerf_resolution」：NERF解像度の事で、大きくするとレンダリング品質も向上するが、GPUメモリが必要になる
- 「Seed」：乱数シード
- 「Lambda_entropy」 : 「Labmdaエントロピー」の事で、「NeRF」が何も学習できなかった場合はこの値を減らすと良い
- 「Workspace」：出力先のフォルダ名
3Dモデルの生成と取得
手順⑤
- 「start training」の再生ボタンを押してセルを実行し、学習を開始する
「学習ステップ」が15000ステップで約1時間半ほどかかる
手順⑥
- 画面左のフォルダアイコンを押し、「stable-dreamfusion＜trial」にある「results」(mp4)と「mesh」（obj/mtl/png）をダウンロードする
画像引用元：Stable Dreamfusion によるテキストからの3D生成を試す
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