Approccio di machine learning per la ricostruzione di avatar 3D da una singola immagine = A machine learning approach for 3D avatar reconstruction from a single image

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'animazione e la generazione di modelli 3D, automatizzando processi complessi e velocizzando la creazione di oggetti virtuali tridimensionali. Grazie alle innovazioni introdotte dall'intelligenza artificiale, la generazione di oggetti 3D raggiunge risultati di alta qualità in tempi notevolmente ridotti, diminuendo la necessità di lavoro manuale e riducendo gli interventi ripetitivi da parte dell’utente. Questa tesi presenta lo sviluppo di un sistema per la generazione di avatar 3D animabili a partire da singole immagini RGB. Viene proposto un approccio innovativo che integra diversi modelli di machine learning per combinare tutte le fasi di ricostruzione in un unico processo. Il sistema consente di generare posa, vestiario e capelli grazie a tecniche avanzate di computer vision e deep learning. Il flusso di lavoro è gestito all’interno di Blender tramite un add-on personalizzato, che automatizza la pipeline di ricostruzione 3D. si offre la possibilità di sostituire il vestiario con alternative predefinite. Il risultato finale consiste in un modello 3D completamente animabile, caratterizzato da una topologia ottimizzata attraverso un processo di remesh.