Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Hei, apa sampeyan ngerti, yen pemandangan 3D bisa digawe saka input data 2D sajrone sawetara detik kanthi model rendering saraf NeRF Instant NVIDIA, lan foto adegan kasebut bisa digawe ing milliseconds?
Sampeyan bisa kanthi cepet ngowahi koleksi foto dadi lingkungan 3D digital nggunakake teknik sing dikenal minangka rendering inverse, sing ngidini AI niru cara kerja cahya ing jagad nyata.
Iki minangka salah sawijining model pisanan saka jinise sing bisa nggabungake latihan jaringan saraf ultra-cepet lan rendering cepet, amarga teknik sing digawe tim riset NVIDIA sing ngrampungake operasi kanthi cepet - meh langsung.
Artikel iki bakal nliti NeRF NVIDIA kanthi jero, kalebu kacepetan, kasus panggunaan, lan faktor liyane.
Dadi, ana apa NeRF?
NeRF stands for neural radiance fields, sing nuduhake teknik kanggo nggawe tampilan unik saka adegan rumit kanthi nyaring fungsi adegan volumetrik sing terus-terusan nggunakake sawetara tampilan input.
Nalika diwenehi koleksi foto 2D minangka input, NeRF NVIDIA nggunakake jaringan saraf kanggo makili lan ngasilake pemandangan 3D.
A nomer cilik foto saka macem-macem ngarepke sak wilayah dibutuhake kanggo jaringan saraf, bebarengan karo lokasi kamera ing saben pigura.
Luwih cepet gambar kasebut dijupuk, luwih apik, utamane ing adegan kanthi aktor utawa obyek sing obah.
Pemandangan 3D sing digawe AI bakal luntur yen akeh gerakan sajrone prosedur njupuk gambar 2D.
Kanthi prédhiksi warna cahya sing ana ing saben arah saka sembarang lokasi ing lingkungan 3D, NeRF kanthi efektif ngisi kesenjangan sing ditinggalake dening data iki kanggo mbangun kabeh gambar.
Wiwit NeRF bisa ngasilake pemandangan 3D sajrone sawetara milliseconds sawise nampa input sing tepat, iki minangka pendekatan NeRF paling cepet nganti saiki.
NeRF dianggo kanthi cepet nganti meh cepet, mula jenenge. Yen representasi 3D standar kaya bolong poligonal minangka gambar vektor, NeRF minangka gambar bitmap: padha njupuk cara cahya saka obyek utawa ing sawijining pemandangan.
NeRF cepet Penting kanggo 3D amarga kamera digital lan kompresi JPEG wis dadi fotografi 2D, kanthi dramatis nambah kacepetan, penak, lan jangkauan panangkepan lan enggo bareng 3D.
NeRF cepet bisa digunakake kanggo ngasilake avatar utawa malah kabeh pemandangan kanggo jagad maya.
Kanggo menehi penghormatan marang foto Polaroid awal, tim NVIDIA Research nggawe maneh potret terkenal Andy Warhol sing njupuk foto cepet lan ngowahi dadi pemandangan 3D nggunakake Instant NeRF.
Apa pancene 1,000 kaping luwih cepet?
Pemandangan 3D bisa njupuk sawetara jam kanggo nggawe sadurunge NeRF, gumantung saka keruwetan lan kualitase.
AI nyepetake proses kasebut, nanging isih butuh jam kanggo nglatih kanthi bener. Nggunakake metode sing diarani encoding hash multi-resolusi, sing dipelopori dening NVIDIA, Instant NeRF nyuda wektu render kanthi faktor 1,000.
Paket Tiny CUDA Neural Networks lan NVIDIA CUDA Toolkit digunakake kanggo nggawe model kasebut. Miturut NVIDIA, amarga iku jaringan syaraf entheng, bisa dilatih lan digunakake ing siji NVIDIA GPU, karo kertu NVIDIA Tensor Core operasi ing kacepetan paling cepet.
Gunakake Case
Mobil sing nyopir dhewe minangka salah sawijining aplikasi teknologi sing paling penting. Kendaraan iki umume digunakake kanthi mbayangake lingkungane nalika mlaku.
Nanging, masalah karo teknologi saiki iku kikuk lan njupuk rada suwe.
Nanging, nggunakake Instant NeRF, kabeh sing dibutuhake kanggo mobil sing nyopir dhewe kanggo kira-kira / ngerti ukuran lan wujud obyek ing donya nyata yaiku njupuk foto, ngowahi dadi 3D, banjur gunakake informasi kasebut.
Ana isih bisa digunakake liyane ing metaverse utawa video game industri produksi.
Amarga Instant NeRF ngidini sampeyan nggawe avatar utawa malah kabeh jagad maya kanthi cepet, iki pancen bener.
Meh sithik Karakter 3D pemodelan bakal dibutuhake amarga sampeyan mung kudu mbukak jaringan saraf, lan bakal ngasilake karakter kanggo sampeyan.
Kajaba iku, NVIDIA isih njelajah aplikasi teknologi iki kanggo aplikasi tambahan sing gegandhengan karo machine learning.
Contone, bisa digunakake kanggo nerjemahake basa kanthi luwih akurat tinimbang sadurunge lan nambah tujuan umum sinau jero algoritma saiki digunakake kanggo sawetara luwih saka tugas.
kesimpulan
Akeh masalah grafis gumantung ing struktur data khusus tugas kanggo nggunakake lancar utawa sparsity masalah.
Alternatif adhedhasar pembelajaran praktis sing ditawakake dening enkoding hash multi-resolusi NVIDIA kanthi otomatis konsentrasi ing rincian sing cocog, ora preduli saka beban kerja.
Kanggo mangerteni sing luwih lengkap babagan cara kerjane ing njero, priksa resmi GitHub repository.
Ninggalake a Reply