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用一張圖片生成多視角3D，LRM by Hong et al.
閱讀時間約 3 分鐘
Transformer被廣泛運用在各種生成式AI，激起了本篇作者的好奇心，是否能用Transformer學到所有先驗知識，足以讓它由一張2D圖片還原3D物件。本篇也從Github上面找到由ZexinHe開源的LRM實作程式，讓有興趣的人可以深入研究。
論文整體架構:
Image本身經過Vision Transformer (DINO) 架構進行編碼，DINO由Meta開發，目前數一數二的影像編碼模型。將2D圖片編碼後可得到 (32 x 32) x 768 的Latent，藉由Cross Attention 結合NeRF / Triplane 的3D生成架構，解碼並進行體積渲染還原出數個視角的2D圖片，進行2-Norm 和 LPIPS (感知相似性) Loss的收斂。
由不同的Camera features，可以解碼產生不同視角的圖片，Inference的時候，query 總共 384 x 384 x 384 個點生成mesh (w/ marching cubes)，使用的相機視角可以包含每個角度的正規化相機參數，這些參數也是當初拿來訓練的相機參數。
許多準備好的Ground True Views，用來收斂模型的Loss
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帶你用上帝視角，針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍，用東方取象，與西方邏輯辯證的角度同時出發，跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質，隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷，近期對於人工智慧，東方易經，西方辯證邏輯，還有佛法向內求有深度興趣。
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在 AI說書 - 從0開始 - 127 中提及：
Transformer 的關鍵參數為：
原始 Transformer 模型中，左圖的 N = 6
原始 Tran
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Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
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書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman,
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Transformer 的重要性已經被公認了，因此在 Hugging Face 中亦有被實作，呼叫方式如下：
!pip -q install transformers
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在AI說書 - 從0開始 - 41中，我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示，同時我們羅列幾個要點於圖示右邊：
原始 Transform
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從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 34，我們談了許多 Transformer 議題，以下來做條列性結論：
Transformer 迫使人工
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