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이전에 Meta SAM 3D의 객체 재구성 모델에 대해 소개한 바에 따르면, SAM 3D에는 인체 재구성에 초점을 맞춘 또 다른 모델이 있습니다. 직장에서 사진을 이용해 3D 인체 모델을 만들 때, 기존 방법을 사용하면 값비싼 장비가 필요하거나 손과 발의 흐릿한 디테일이 생성되어 프로세스가 매우 번거로웠습니다. Meta의 오픈소스 SAM 3D Body는 이 문제를 완벽하게 해결합니다. 단 한 장의 사진으로 몸, 손, 발의 모든 세부 정보를 포함하여 전신 3D 인체 메시를 정확하게 재구성할 수 있습니다. Momentum Human Rig 매개변수 표현을 기반으로 다양한 복잡한 포즈를 정확하게 추정할 수 있을 뿐만 아니라 2D 주요 포인트와 마스킹 큐를 통해 대화형 조정을 지원하여 가려진 장면이나 여러 사람이 있는 장면에서도 탁월한 성능을 발휘합니다. GitHub: https://t.co/bq4VIQL8J7 이 프로젝트는 DINOv3와 ViT-H라는 두 가지 고성능 모델 옵션을 제공하며, SAM 3D Objects와 함께 사용하여 캐릭터와 객체가 포함된 완전한 장면을 구축할 수도 있습니다. Hugging Face에서 모델을 다운로드한 후에는 몇 줄의 코드만으로 사용할 수 있어 게임 개발, 영화 및 TV 제작, AR/VR 애플리케이션 등 3D 인간 재구성이 필요한 시나리오에 특히 적합합니다.