ಮೆಟಾದ SAM 3 ಮತ್ತು SAM 3D ಯೊಂದಿಗೆ ಜನರು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು 3D ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.

¿SAM 3D ಬಳಸಿ ಜನರು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು 3D ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ? ದೃಶ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತಿದೆ, ಮತ್ತು ಈಗ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಅದು ಸಾಧ್ಯ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು 3D ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ ಬಹು ಕೋನಗಳಿಂದ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಿದ್ಧ. ಮೆಟಾ ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ, ಅದು ಸುಧಾರಿತ ಉಪಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಸಂಪಾದನೆ, ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಪಂಚದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಸೇತುವೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಾವು SAM 3 ಮತ್ತು SAM 3D ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಪತ್ತೆ, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಲು ಬರುವ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳು ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಜನರ 3D ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ವಿಶಾಲ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ. ಅವರ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯು ಪಠ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸುವುದು, ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವಷ್ಟು ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಷ್ಟು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.

SAM 3 ಮತ್ತು SAM 3D ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅವು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ?

ಮೆಟಾದ ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್ ಎನಿಥಿಂಗ್ ಕುಟುಂಬವು ಎರಡು ಹೊಸ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ: SAM 3 ಮತ್ತು SAM 3D. ಮೊದಲನೆಯದು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಜಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎರಡನೆಯದು ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದಿಂದ 3D ಜ್ಯಾಮಿತಿ ಮತ್ತು ನೋಟವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.ಜನರು, ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಅಥವಾ ದೈನಂದಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ.

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: SAM 3 ದೃಶ್ಯ ವಿಷಯದ "ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು" ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು SAM 3D ಆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು "ರಚಿಸುತ್ತದೆ". ಈ ಜೋಡಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಹಿಂದೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ.

ಇದಲ್ಲದೆ, SAM 3 ಮೂಲಭೂತ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿತ ವಿಭಾಗೀಕರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ತುಂಬಾ ನಿಖರವಾದ ವಿವರಣೆಗಳುನಾವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ "ಕಾರು" ಅಥವಾ "ಚೆಂಡು" ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಾತನಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ವೀಡಿಯೊದಾದ್ಯಂತ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಆ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು "ಕೆಂಪು ಬೇಸ್‌ಬಾಲ್ ಕ್ಯಾಪ್" ನಂತಹ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, SAM 3D ಎರಡು ಪೂರಕ ಫ್ಲೇವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ: SAM 3D ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್, ಇದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳುಮತ್ತು ಮಾನವನ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ದೇಹವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ SAM 3D ಬಾಡಿ. ಈ ವಿಶೇಷತೆಯು ಗ್ರಾಹಕ ಸರಕುಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಭಾವಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಭಂಗಿಗಳವರೆಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಸೃಜನಶೀಲ, ವಾಣಿಜ್ಯ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.

ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದಿಂದ ವಿಭಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅವರು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ?

ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ನೇರ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಲ್ಲಿ ಕೀಲಿಯು ಅಡಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಲಿಖಿತ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು (ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು, ಚುಕ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು) ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಿ ಫೋಟೋ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊ ಫ್ರೇಮ್.

ಭಾಷೆಯ ಈ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವರ್ಗ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಮೀರಿದೆ. SAM 3 ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೂಚನೆಗಳು, ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು, "ಕೆಂಪು ಟೋಪಿ ಧರಿಸದ ಜನರು ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ" ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ವಿವರವಾದ ಪಠ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳು ಇದು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ನಂತರ SAM 3D ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ: ಒಂದು ಚಿತ್ರದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಇದು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಮಗೆ ವಸ್ತುವನ್ನು ಇತರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಂದ ವೀಕ್ಷಿಸಲು, ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಮರುಸಂಘಟಿಸಲು ಅಥವಾ 3D ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ನಮಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯಿರುವುದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಧ್ಯಂತರ ಹಂತಗಳಿಲ್ಲದೆ 3D ಯಲ್ಲಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಿ.

ಹಿಂದಿನ ತಲೆಮಾರುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು

SAM 1 ಮತ್ತು SAM 2 ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದವು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದೀರ್ಘವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಕೇಳಿದಾಗ ಅವು ಹೆಣಗಾಡಿದವು. SAM 3 ಆ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ಭೇದಿಸಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡವು. ಬಹುಮಾದರಿಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅದು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೆಟಾ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮುಕ್ತ ಶಬ್ದಕೋಶ ವಿಭಜನೆನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ-ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿತ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು SAM 3 ತೂಕಗಳ ಪ್ರಕಟಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಬಹುದು.

ಮೆಟಾ ಹಂಚಿಕೊಂಡ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರ, SAM 3D ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಅದರ ಮರುವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ, ಇದು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು, ಅನುಮಾನ ಸಂಕೇತ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. SAM 3D ದೇಹದ ಜೊತೆಗೆ, ಕಂಪನಿಯು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ SAM 3D ಕಲಾವಿದ ವಸ್ತುಗಳು, ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ 3D ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಕಲಾವಿದರೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು

ಮೆಟಾ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ತನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇನ್‌ಸ್ಟಾಗ್ರಾಮ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ಗಾಗಿ ಅದರ ವೀಡಿಯೊ ಪರಿಕರವಾದ “ಸಂಪಾದನೆಗಳು” ನಲ್ಲಿ, ವೀಡಿಯೊಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ವಿಭಾಗೀಕರಣವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನರು ಅಥವಾ ವಸ್ತುಗಳು ಚಿತ್ರದ ಉಳಿದ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ತೊಂದರೆಯಾಗದಂತೆ. ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಆಯ್ದ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಾವು ವೈಬ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಮೆಟಾ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮೆಟಾ.ಐ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಅನುಭವಗಳೊಂದಿಗೆ ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಾವು ಏನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಮಾಣದ ನಂತರದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಪ್ರಯಾಸಕರವಾಗಿತ್ತು.

ವಾಣಿಜ್ಯದಲ್ಲಿ, ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಪ್ಲೇಸ್‌ನ "ವ್ಯೂ ಇನ್ ರೂಮ್" ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ 3D ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ದೀಪಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಖರೀದಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ನಾವು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶ.

ಇದರ ಪರಿಣಾಮವು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ವಿಜ್ಞಾನ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡಾ ಔಷಧಕ್ಕೂ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಳ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಿಂದ 3D ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪೋಷಿಸಬಹುದು, ಅಂಗರಚನಾ ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ವಿಶೇಷ ಉಪಕರಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಹೊಸ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ.

ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್ ಎನಿಥಿಂಗ್ ಪ್ಲೇಗ್ರೌಂಡ್: ಘರ್ಷಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ರಚಿಸಿ

ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸಲು, ಮೆಟಾ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ ಆಟದ ಮೈದಾನದ ಭಾಗಯಾರಾದರೂ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು SAM 3 ಮತ್ತು SAM 3D ಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್. ಇದರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸಂಪಾದಕರ "ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ದಂಡ" ವನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರ ಅನುಕೂಲವೆಂದರೆ ನಾವು ನಾವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವುದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ.

ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಆಟದ ಮೈದಾನವು ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಸೇರಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪಿಕ್ಸಲೇಟ್ ಮುಖಗಳು ಅಥವಾ ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕಗಳುಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಹಾದಿಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಪಾಟ್‌ಲೈಟ್‌ಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲ ಪರಿಣಾಮಗಳು. ಇದು ಗುರುತಿನ ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಗಮನ ಸೆಳೆಯುವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಭಜನೆಯ ಹೊರತಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು SAM 3D ಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. 3D ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಯಾರಾದರೂ ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಿ ಏನನ್ನೂ ಸ್ಥಾಪಿಸದೆಯೇ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ.

ಮಾದರಿಗಳು, ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಸಮುದಾಯವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮೆಟಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದೆ. SAM 3 ಗಾಗಿ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ: ಮಾದರಿ ತೂಕಗಳು ಮುಕ್ತ ಶಬ್ದಕೋಶದ ಮಾನದಂಡ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಬಂಧದೊಂದಿಗೆ. ಇದು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

3D ಮುಂಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಕಂಪನಿಯು ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳು, ಅನುಮಾನ ಸಂಕೇತ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೂಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದೆ. SAM 3D ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು SAM 3D ದೇಹದ ದ್ವಂದ್ವತೆಯು ಸಮಗ್ರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ದೇಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೂ ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾದದ್ದು.

SAM 3D ಕಲಾವಿದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಲಾವಿದರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗ ಮಾಡುವುದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸೌಂದರ್ಯ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. 3D ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ ಸೃಜನಶೀಲ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಪರಿಸರಗಳುಅಲ್ಲಿ ಜನರು ಗ್ರಹಿಸುವ ಗುಣಮಟ್ಟವು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪಠ್ಯ ವಿಭಜನೆ: ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲಗಳು

SAM 3 ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು "ಕೆಂಪು ಬೇಸ್‌ಬಾಲ್ ಕ್ಯಾಪ್" ಎಂದು ಟೈಪ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊದಾದ್ಯಂತ ಎಲ್ಲಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಖರತೆಯು "ಕೆಂಪು ಬೇಸ್‌ಬಾಲ್ ಕ್ಯಾಪ್" ಎಂದು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದರೆ ಸಾಕು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ವಾಕ್ಯಗಳು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಥವಾ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು.

ಬಹುಮಾದರಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಉತ್ಕೃಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ("ಕೆಂಪು ಟೋಪಿ ಧರಿಸದ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಜನರು"). ಈ ನಮ್ಯತೆಯು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆಯ್ಕೆ ದೋಷಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಹಿಂದೆ ಕೈಯಿಂದ ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು.

ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಪಠ್ಯ-ಚಾಲಿತ ವಿಭಜನೆಯು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪನ್ನ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯ.

ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸೃಜನಶೀಲತೆ

ಎಡಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಏಕೀಕರಣವು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಗ್ರಾಮ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ರಚನೆಕಾರರಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮುಖವಾಡಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಈಗ ಪಠ್ಯ ಆಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಂಚುಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿವರಗಳು ಒಂದರಿಂದ ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟು ಸ್ಥಿರ.

ಪ್ರಕಟಣೆಯ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮುಖ್ಯವಾದ ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳಿಗೆ, ಈ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಚಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಿಪ್‌ನ ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅದು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಹಿಂದೆ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿತ್ತು.

ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, Vibes ಮತ್ತು meta.ai ಭಾಷೆ ಆಧಾರಿತ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿವೆ. ನಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಮೂಲಕ, ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಜಿಗಿತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ.

ವಾಣಿಜ್ಯ, ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡೆ: ಮನರಂಜನೆಯನ್ನು ಮೀರಿ

ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಪ್ಲೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ "ರೂಮ್‌ನಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿ" ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉದಾಹರಿಸುತ್ತದೆ: ಖರೀದಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ವಾಸದ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ದೀಪ ಅಥವಾ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಆದಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಹಿಂದೆ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಇದೆ. ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ 3D ಮಾದರಿ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ.

ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಸರಳ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಬೋಧನಾ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI- ರಚಿತವಾದ ಅಂಗರಚನಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಗತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ... ನಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಬಯೋಮೆಕಾನಿಕಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆವಿಷಯ ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು.

ಕ್ರೀಡಾ ಔಷಧದಲ್ಲಿ, ದೇಹ ಸಂಯೋಜನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರೂಪ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ದುಬಾರಿ ಉಪಕರಣಗಳಿಲ್ಲದೆ ಭಂಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ದೂರಸ್ಥ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.

ಗೌಪ್ಯತೆ, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಈ ಪರಿಕರಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಬೇಡುತ್ತದೆ. ಜನರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅವರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತ. ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಮುಖಗಳುಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಗೊಂದಲ ಅಥವಾ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಡಿ.

ಮೆಟಾ ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಘೋಷಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳ ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದಾದ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಮೊದಲು.

ವೃತ್ತಿಪರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮತಿ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು AI-ರಚಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ತಂಡಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಕೆಟ್ಟ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ.

SAM 3D ಯೊಂದಿಗೆ ಜನರು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು 3D ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ: ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು

ನೀವು ತಕ್ಷಣ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಎನಿಥಿಂಗ್ ಪ್ಲೇಗ್ರೌಂಡ್ ವಿಭಾಗವು ಗೇಟ್‌ವೇ ಆಗಿದೆ. ಅಲ್ಲಿ ನೀವು ಫೋಟೋ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವದನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಳ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ 3D ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, [ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ]. ತೂಕ, ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅದು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಶೋಧಕರು, ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಮತ್ತು ಕಲಾವಿದರು ಮಾನದಂಡಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ನೆಲೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ವಲಯಗಳುಡಿಜಿಟಲ್ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯಿಂದ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ವರೆಗೆ.

ಅತ್ಯಂತ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಈ ಅಧಿಕವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮೀಸಲಾಗಿಲ್ಲ: ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ದಿನನಿತ್ಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಿವೆ. ಎಲ್ಲವೂ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು 3D ಅನ್ನು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿದೆ..

SAM 3 ಮತ್ತು SAM 3D ಯೊಂದಿಗೆ, ಮೆಟಾ ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ರಚನೆಕಾರರು ಮತ್ತು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಏಕ-ಚಿತ್ರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಆಟದ ಮೈದಾನ, ಸಂಪಾದನೆಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣ, ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಕ್ರೀಡೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ನಡುವೆ, ಒಂದು ಘನ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಹೊಸ ವಿಧಾನ ಅದು ನಿಖರತೆ, ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.