छवि उत्पादन के क्षेत्र में, विशेष रूप से पैनोरमिक छवियों के निर्माण में, बड़े पूर्व-प्रशिक्षित टेक्स्ट-टू-इमेज (T2I) मॉडल का उपयोग करके मल्टी-व्यू इमेज जनरेशन एक प्रवृत्ति बनती जा रही है। हालाँकि, मल्टी-व्यू छवियों को प्राप्त करने की लागत अधिक होने के कारण, कई शोधकर्ता बिना ट्यूनिंग के उत्पादन विधियों की तलाश कर रहे हैं। वर्तमान में बाजार में कुछ विधियाँ केवल सरल समन्वय संबंधों को संभाल सकती हैं या जटिल समन्वय संबंधों को पकड़ने के लिए बहुत अधिक माइक्रो-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।
उत्पाद लिंक:https://top.aibase.com/tool/panofree
हाल ही में, शोधकर्ताओं ने एक नई विधि प्रस्तुत की है - PanoFree। यह एक अभिनव बिना ट्यूनिंग के मल्टी-व्यू इमेज जनरेशन तकनीक है, जो लंबी छवियों, 360-डिग्री छवियों, आकाश बॉक्स छवियों आदि के लिए पैनोरमिक छवियों को उत्पन्न करने का समर्थन करती है।
लंबी छवि उत्पन्न करना:
360° पैनोरमा उत्पन्न करना:
VR पैनोरमा:
PanoFree एक क्रमिक विकृति और मरम्मत प्रक्रिया के माध्यम से मल्टी-व्यू छवियों को उत्पन्न करता है, जो उत्पादन प्रक्रिया में सामान्य सुसंगतता की समस्या और गलतियों के संचय के कारण उत्पन्न होने वाली आर्टिफैक्ट समस्या को हल करता है, बिना किसी माइक्रो-ट्यूनिंग की आवश्यकता के।
PanoFree की विधि में क्रॉस-व्यू जागरूकता को बढ़ाना शामिल है, और विकृति और मरम्मत प्रक्रिया में सुधार के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग करना शामिल है। इन तकनीकों में क्रॉस-व्यू मार्गदर्शन, जोखिम क्षेत्रों का अनुमान और मिटाना, और क्लोज्ड-लूप उत्पादन के लिए सममित द्वि-मार्गी मार्गदर्शन शामिल हैं।
इसके अलावा, PanoFree दृश्य संरचना को बनाए रखने के लिए गाइडेड सेमांटिक्स और घनत्व नियंत्रण का उपयोग करता है। फ्लैट, 360-डिग्री और ग्लोब-शेप पैनोरामिक छवियों पर किए गए प्रयोगों में, PanoFree ने महत्वपूर्ण त्रुटियों में कमी का प्रदर्शन किया , वैश्विक सुसंगतता को बढ़ाया, और छवि गुणवत्ता में काफी सुधार किया, बिना किसी अतिरिक्त माइक्रो-ट्यूनिंग के।
मौजूदा विधियों की तुलना में, PanoFree समय दक्षता में 5 गुना सुधार करता है, GPU मेमोरी उपयोग दक्षता में 3 गुना सुधार करता है, और उपयोगकर्ता अनुसंधान में परिणामों की विविधता भी 2 गुना बढ़ गई है।
कुल मिलाकर, PanoFree उन शोधकर्ताओं के लिए एक व्यवहार्य विकल्प प्रदान करता है जो लागत कम करना चाहते हैं, जटिल माइक्रो-ट्यूनिंग से बचना चाहते हैं या अतिरिक्त पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं।
मुख्य बिंदु:
🌟 PanoFree एक बिना ट्यूनिंग के मल्टी-व्यू इमेज जनरेशन विधि है, जो जटिल समन्वय संबंधों का समर्थन करती है।
🚀 यह विधि क्रमिक विकृति और मरम्मत के माध्यम से उत्पादन में सुसंगतता और आर्टिफैक्ट समस्याओं को हल करती है।
💡 PanoFree समय दक्षता और मेमोरी उपयोग में काफी सुधार करता है, और परिणामों की विविधता अधिक है।
