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Ehi, sapete chì una scena 3D pò esse creata da input di dati 2D in sicondi cù u mudellu di rendering neurale Instant NeRF di NVIDIA, è e fotografie di quella scena ponu esse rende in millisecondi?
Hè pussibule cunvertisce rapidamente una cullizzioni di ritratti fermi in un ambiente digitale 3D utilizendu a tecnica cunnisciuta cum'è rendering inversu, chì permette à l'AI di imitarà cumu funziona a luce in u mondu reale.
Hè unu di i primi mudelli di u so tipu chì ponu cumminà una furmazione di rete neurale ultra-veloce è un rendering rapidu, grazia à una tecnica chì u squadra di ricerca di NVIDIA hà ideatu chì cumpleta l'operazione incredibilmente rapidamente - quasi istantaneamente.
Questu articulu esaminerà u NeRF di NVIDIA in profondità, cumprese a so velocità, i casi d'usu è altri fattori.
Allora, chì hè NeRF?
NeRF significa campi di radianza neurali, chì si riferisce à una tecnica per creà vedute uniche di sceni complicati raffinendu una funzione di scena volumetrica continua sottostante utilizendu un picculu numeru di viste di input.
Quandu dà una cullizzioni di foto 2D cum'è input, i NeRF di NVIDIA impieganu Redes neuronali per rapprisintà è generà scene 3D.
Un picculu numeru di ritratti da parechji anguli intornu à a zona hè necessariu per u reta neurale, inseme cù u locu di a camera in ogni quadru.
U più prestu sti ritratti sò pigliati, u megliu, soprattuttu in sceni cù attori o oggetti in muvimentu.
A scena 3D generata da AI serà smudged s'ellu ci hè troppu muvimentu durante a prucedura di cattura di l'immagine 2D.
Predichendu u culore di a luce chì emana in ogni direzzione da ogni locu in l'ambienti 3D, u NeRF cumpria in modu efficace i spazii lasciati da queste dati per custruisce l'imaghjina sana.
Siccomu NeRF pò generà una scena 3D in un paru di millisecondi dopu avè ricivutu l'inputs adatti, hè l'approcciu NeRF più veloce finu à a data.
NeRF funziona cusì rapidamente chì hè virtualmente istantaneu, da quì u so nome. Se e rappresentazioni 3D standard cum'è e maglie poligonali sò stampi vettoriali, i NeRF sò immagini bitmap: catturanu densamente a manera chì a luce emana da un ughjettu o in una scena.
NeRF istantaneu hè essenziale per a 3D cum'è e fotocamere digitali è a compressione JPEG sò stati à a fotografia 2D, aumentendu drasticamente a velocità, a cunvenzione è a portata di cattura è spartera 3D.
Instant NeRF pò esse usatu per pruduce avatars o ancu scenarii interi per mondi virtuali.
Per rende un omagiu à i primi tempi di e foto Polaroid, a squadra di NVIDIA Research hà ricreatu un famosu colpu di Andy Warhol chì pigliava una foto istantanea è a cunvertisce in una scena 3D cù Instant NeRF.
Hè veramente 1,000 volte più veloce?
Una scena 3D puderia piglià ore per creà prima di NeRF, secondu a so intricatezza è a qualità.
L'IA hà acceleratu assai u prucessu, ma puderia ancu piglià ore per furmà bè. Utilizendu un metudu chjamatu codificazione hash multi-risoluzione, pioniere da NVIDIA, Instant NeRF riduce i tempi di rendering per un fattore di 1,000.
U pacchettu Tiny CUDA Neural Networks è u NVIDIA CUDA Toolkit sò stati utilizati per creà u mudellu. Sicondu NVIDIA, perchè hè una reta neurale ligera, pò esse furmatu è utilizatu nantu à una sola GPU NVIDIA, cù e carte NVIDIA Tensor Core chì operanu à a velocità più veloce.
Usu casu
L'automobile autònuma hè una di l'applicazioni più impurtanti di sta tecnulugia. Questi veiculi operanu largamente imaginendu u so circondu mentre vanu.
Tuttavia, u prublema cù a tecnulugia d'oghje hè chì hè goffa è dura un pocu troppu longu.
Tuttavia, aduprendu Instant NeRF, tuttu ciò chì hè necessariu per una vittura autònuma per apprussimassi / capisce a dimensione è a forma di l'uggetti di u mondu reale hè di catturà ritratti, trasfurmassi in 3D, è dopu aduprà sta informazione.
Ci puderia ancu esse un altru usu in u metaversu o Video ghjocu industrii di pruduzzione.
Perchè Instant NeRF vi permette di custruisce avatars o ancu mondi virtuali interi rapidamente, questu hè veru.
Quasi pocu Caratteru 3D U mudellu serà necessariu perchè tuttu ciò chì avete bisognu di fà hè di eseguisce a rete neurale, è generà un caratteru per voi.
Inoltre, NVIDIA hè sempre esploratu l'applicazione di sta tecnulugia per l'applicazioni addiziunali di apprendimentu di macchina.
Per esempiu, pò esse usatu per traduce e lingue più precisamente ch'è prima è rinfurzà u scopu generale studiu prufunnu l'algoritmi sò avà in usu per una gamma più larga di attività.
cunchiusioni
Parechje prublemi grafichi si basanu in strutture di dati specifichi per u travagliu per fà usu di a fluidità o sparsità di u prublema.
L'alternativa pratica basata nantu à l'apprendimentu offerta da a codifica hash multi-risoluzione di NVIDIA si concentra automaticamente nantu à i dettagli pertinenti, indipendentemente da a carica di travagliu.
Per sapè di più nantu à cumu operanu e cose in l'internu, verificate u ufficiale GitHub ripositoriu.
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