最近，一项由普渡大学机械工程学教授Karthik Ramani领导的研究开发出一种名为SurfNet的AI技术。该技术能将2D图像转换成3D内容，在机器人和无人驾驶汽车领域以及创建数字3D内容方面具有巨大的应用潜力。

SurfNet利用机器学习来分析2D形状并将其转换成预期的3D形式。随着时间的推移，AI学习了更多的形状，这项技术会变得越来越完善。

“如果你先将一个东西如一辆汽车的成千上万个形状展示给它，然后再将一辆汽车的2D图像展示给它，它能将这个2D图像重建成一个3D模型，”Ramani解释说。
关于SurfNet的应用，Ramani提到了由新兴技术（如AR、VR）引起的对3D内容不断增长的需求。Ramani希望这种技术将随着VR的兴起而成长，以及很快能在瞬间完成2D到3D的转换。

除了转换2D形状之外，该技术还可以将两个形状合并成另一个形状。SurfNet可以“用两个2D图像来创建一个介于二者之间的3D形状”。这种功能跟MyMiniFactory在今年早些时候推出的3D Filter功能相似。

在未来，研究人员将进一步研究机器学习算法来改进SurfNet技术。
（编译自3ders.org）来源：天工社

最近，一项由普渡大学机械工程学教授Karthik Ramani领导的研究开发出一种名为SurfNet的AI技术。该技术能将2D图像转换成3D内容，在机器人和无人驾驶汽车领域以及创建数字3D内容方面具有巨大的应用潜力。

SurfNet利用机器学习来分析2D形状并将其转换成预期的3D形式。随着时间的推移，AI学习了更多的形状，这项技术会变得越来越完善。

“如果你先将一个东西如一辆汽车的成千上万个形状展示给它，然后再将一辆汽车的2D图像展示给它，它能将这个2D图像重建成一个3D模型，”Ramani解释说。
关于SurfNet的应用，Ramani提到了由新兴技术（如AR、VR）引起的对3D内容不断增长的需求。Ramani希望这种技术将随着VR的兴起而成长，以及很快能在瞬间完成2D到3D的转换。

除了转换2D形状之外，该技术还可以将两个形状合并成另一个形状。SurfNet可以“用两个2D图像来创建一个介于二者之间的3D形状”。这种功能跟MyMiniFactory在今年早些时候推出的3D Filter功能相似。

在未来，研究人员将进一步研究机器学习算法来改进SurfNet技术。
（编译自3ders.org）来源：天工社