Qua thời gian nghiên cứu thực hiện đề tài tụi em đã thực hiện được mơ hình 3D tương đối sắc nét, có thể tái hiện lại các khớp xương, nếp nhăn quần áo, khuôn mặt gần giống với ảnh mẫu nhất. Tuy nhiên, độ chính xác của cơng trình nghiên cứu chưa cao nên mơ hình 3D cịn đơn sơ và chưa chi tiết. Để có được một ảnh 3D siêu thực hay có độ chính xác tối đa, sẽ cần cải tiến thêm rất nhiều về thuật tốn cũng như cơng nghệ sử dụng.
Đề tài với mục tiêu kết xuất ảnh 3D từ một ảnh 2D đầu vào dùng các công nghệ Deep Learning, cụ thể là lĩnh vực Multimedia Deep Learning. Từ một ảnh 2D có độ phân giải vừa đủ sẽ cho ra một ảnh 3D tái hiện trực quan nhất có thể.
Mặc dù các phương pháp Multimedia Deep Learning gần đây đã đạt được một số kết quả đáng chú ý, nhưng trong lĩnh vực này deep learning vẫn cịn rất nhiều khó khăn, đặc biệt là khó khăn về việc phải tìm kiếm, thu thập, lưu trữ, xử lý, và quản lý một lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng thật hiệu quả. Do những thách thức và khó khăn này, lĩnh vực này trở thành một đề tài nghiên cứu đòi hỏi cao và thu hút sự chú ý đáng kể về cả chất lượng cũng như những giá trị mà đề tài có thể mang lại.
6.2. Kết quả đạt được
Sau khi làm đồ án, em đã tích lũy được nhiều kiến thức mới cũng như tư duy nghiên cứu và tư duy logic. Có cơ hội tiếp xúc và tìm hiểu về cơng nghệ AI và Machine Learning. Đó vừa là lợi thế vừa là thử thách hữu ích cho chúng em sau này. Thêm vào đó, chúng em được lượng kiến thức về lập trình nói chung và Python nói riêng cũng như sự hữu ích và đa năng của ngơn ngữ này mang lại.
Còn về đồ án, kết quả đạt được là một ảnh 3D tương đối gần với thực tế từ một ảnh 2D đầu vào, ảnh 3D tái hiện đươc những chi tiết của người như khớp xương, nếp gấp quần áo, chi tiết khn mặt, ...
82
Hình 6-1 mơ hình 3D khi hồn thiện