以下文章来源于超智AI增材制造产业情报
近期，Nvidia公司宣布推出Magic3D，这是一款能够根据文本提示生成3D模型的生成式人工智能技术。该技术有助于构思形状复杂的零部件模型，随后可以使用3D打印技术将其变为现实。
年度3D打印行业高管调查显示，利用人工智能自动生成3D模型已经成为一个热门话题。
Magic3D可以在40分钟内创建一个带有彩色纹理的3D网格模型。举个例子，当输入“一个坐在睡莲上的蓝色箭毒蛙”这样的提示词时，对应的3D模型就会很快被生成出来。
相信在不断优化之后，Magic3D可以生成用于CGI艺术场景或视频游戏的高质量模型。这项技术可以降低建模门槛，使任何人都能够创建3D模型，无需进行特殊的培训。Magic3D的研究人员希望它能够民主化3D建模，并在3D内容创作中开启创造力的大门。
产品特点
该技术采用了通过两个步骤来创建3D模型，首先以低分辨率创建一个粗糙的模型；然后对其进行优化，使其分辨率更高, 并使用文本转图像模型来生成2D图像，然后将其优化为体积数据NeRF（神经辐射场）。
Magic3D的开发者声称，该技术比另一种3D建模技术DreamFusion快两倍。除了速度之外，Magic3D还能够基于提示词编辑已经创建好的3D模型。用户可以通过修改基础提示词和低分辨率的3D模型，来改变生成的模型。
Magic3D的开发者还展示了产品在创造不同版本的3D模型中保持模型特征连贯性的能力，以及将2D图像的风格迁移到到3D模型上的能力（如立体主义画作）。
GPU带来的优势
GPU（图形处理器）计算已被引入到技术和科学计算中，以加速3D建模中的基于CPU的应用。这种方法利用GPU作为辅助处理器，替代一些耗时和计算密集的代码，从而提高应用程序的性能，加快运行速度。应用开发者利用NVIDIA的CUDA并行编程模型，以利用并行GPU架构的性能。
NVIDIA的渲染框架，称为可微插值渲染器（DIB-R），具有在3D设计和机器人技术等领域帮助和加速的潜力，可以在几秒钟内呈现出3D模型。
该框架可以通过将来自2D图像的输入转换为映射来预测图像的形状、颜色、纹理和照明。然后使用此映射来创建一个多边形球，从而生成代表原始2D图像中组件的3D模型。
这项技术可以快速高效地创建高度详细和复杂的3D模型。
CUDA并行编程模型和NVIDIA GPU专家Daghan Cam使用GPU计算创建了完美的3D打印结构。
Cam使用算法完成了他的抽象设计结构，然后使用Quadro K6000显卡和Tesla K40 GPU加速器完成3D模型的制作，最终与Boston Limited和Materialise合作，使用Materialise的高分辨率Mammoth立体光刻打印机打印出精美的抽象原型设计。
挑战与展望
Physna Inc.公司的首席执行官 Paul Powers 表示，生成式 AI 在许多行业都取得了成功，但尚未完全融入 3D 打印行业。主要的问题是3D 模型相对2D图像更为复杂，同时也缺乏标记的 3D 数据。同时，Powers 指出与 2D 数据相比缺乏 3D 数据是第二个问题。
虽然在神经辐射场 (NeRFs) 上进行训练3D模型可能比在 2D 模型上进行训练更有帮助，但它不能替代真实的、带标签的 3D 模型。
对此，Physna 进行了一些实验来检查生成 AI 与 3D 打印的兼容性，该公司对该技术的潜力持乐观态度。
GPU 计算的使用有可能通过提高设计和打印过程的效率来彻底改变增材制造。它还可以帮助高效地创建非常精细和复杂的 3D 模型。该技术可以协助 3D 设计和机器人技术等各个领域，使其成为增材制造领域的重要发展。
GPU 计算的使用预计将继续增长，并且将开发更多利用并行 GPU 架构性能的应用程序。
文章来源：超智AI增材制造产业情报
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