Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Ҳей, оё шумо медонед, ки саҳнаи 3D-ро аз вуруди додаҳои 2D дар сонияҳо бо модели рендеринги Instant NeRF нейронии NVIDIA сохтан мумкин аст ва аксҳои ин саҳнаро дар миллисонияҳо метавон намоиш дод?
Бо истифода аз усуле, ки бо номи рендеринги баръакс маъруф аст, ба зудӣ маҷмӯаи аксҳои ҷадидро ба муҳити рақамии 3D табдил додан мумкин аст, ки ба AI имкон медиҳад, ки чӣ гуна кор кардани рӯшноиро дар ҷаҳони воқеӣ тақлид кунад.
Ин яке аз аввалин моделҳои навъи худ аст, ки метавонад омӯзиши ултра-суръати шабакаи нейронӣ ва намоиши зудро муттаҳид созад, ба шарофати техникае, ки гурӯҳи тадқиқотии NVIDIA таҳия кардааст, ки амалиётро бениҳоят зуд анҷом медиҳад - тақрибан дар як лаҳза.
Ин мақола NeRF-и NVIDIA-ро амиқ баррасӣ мекунад, аз ҷумла суръат, ҳолатҳои истифода ва дигар омилҳо.
Пас, чӣ аст NeRF?
NeRF барои майдонҳои дурахши асабҳо тааллуқ дорад, ки ба техникаи эҷоди манзараҳои беназири саҳнаҳои мураккаб тавассути такмил додани функсияи доимии саҳнаи ҳаҷмӣ бо истифода аз шумораи ками назари вурудӣ ишора мекунад.
Вақте ки маҷмӯи аксҳои 2D ҳамчун вуруд дода мешавад, NeRFs NVIDIA истифода мебаранд шабакаҳои нейралӣ барои муаррифӣ ва тавлиди саҳнаҳои 3D.
Миқдори ками аксҳо аз кунҷҳои гуногун дар атрофи ин минтақа лозим аст шабакаи нейралӣ, якҷоя бо ҷойгиршавии камера дар ҳар як кадр.
Ҳар қадар зудтар ин суратҳо гирифта шаванд, ҳамон қадар беҳтар аст, махсусан дар саҳнаҳое, ки актёрҳо ё ашёҳои ҳаракаткунанда доранд.
Саҳнаи 3D-и аз ҷониби AI тавлидшуда, агар дар ҷараёни сабти тасвири 2D ҳаракати аз ҳад зиёд мавҷуд бошад, доғ мешавад.
Бо пешгӯии ранги нуре, ки аз ҳар як макон дар муҳити 3D паҳн мешавад, NeRF холигоҳҳои аз ин додаҳо гузошташударо барои сохтани тамоми тасвир ба таври муассир пур мекунад.
Азбаски NeRF метавонад як саҳнаи 3D-ро дар тӯли чанд миллисония пас аз гирифтани воридоти мувофиқ тавлид кунад, ин зудтарин равиши NeRF то имрӯз аст.
NeRF чунон зуд кор мекунад, ки он амалан як лаҳза аст, аз ин рӯ номи он. Агар тасвирҳои стандартии 3D ба монанди торҳои полигоналӣ тасвирҳои векторӣ бошанд, NeRFҳо тасвирҳои bitmap мебошанд: онҳо тарзи паҳншавии нурро аз ашё ё дар дохили саҳна ба таври зич сабт мекунанд.
NeRF фаврӣ барои 3D муҳим аст, зеро камераҳои рақамӣ ва фишурдани JPEG барои аксбардории 2D буда, суръат, роҳат ва дастрасии сабт ва мубодилаи 3D-ро ба таври назаррас афзоиш медиҳанд.
Instant NeRF метавонад барои тавлиди аватарҳо ё ҳатто манзараҳои пурра барои ҷаҳони виртуалӣ истифода шавад.
Барои эҳтиром ба рӯзҳои аввали аксҳои Polaroid, гурӯҳи тадқиқотии NVIDIA як акси машҳури Энди Уорхолро аз нав барқарор кард ва бо истифода аз Instant NeRF онро ба саҳнаи 3D табдил дод.
Оё он воқеан 1,000 маротиба тезтар аст?
Як саҳнаи 3D вобаста ба мураккабӣ ва сифаташ пеш аз NeRF сохтани саҳнаи XNUMXD метавонад соатҳоро дар бар гирад.
AI ин равандро хеле суръат мебахшид, аммо барои дуруст омӯзонидани он метавонист соатҳо лозим шавад. Бо истифода аз усуле, ки рамзгузории хэшҳои бисёрҳаҷм, ки аз ҷониби NVIDIA пешрав шудааст, Instant NeRF вақти намоишро 1,000 маротиба кам мекунад.
Барои сохтани модел бастаи Neural Networks CUDA ва асбобҳои NVIDIA CUDA истифода шуданд. Тибқи маълумоти NVIDIA, азбаски он як шабакаи сабуки нейрон аст, онро метавон дар як GPU NVIDIA омӯзонд ва истифода бурд, бо кортҳои NVIDIA Tensor Core бо суръати баландтарин кор мекунанд.
Истифодаи парванда
Автомобилҳои худгардон яке аз муҳимтарин барномаҳои ин технология мебошанд. Ин мошинҳо асосан тавассути тасаввур кардани атрофи худ ҳангоми ҳаракат кор мекунанд.
Бо вуҷуди ин, мушкили технологияи имрӯза дар он аст, ки он бесамар аст ва каме тӯлонӣ мегирад.
Бо вуҷуди ин, бо истифода аз Instant NeRF, ҳама чизест, ки барои мошини худгард тахминан/фаҳмидани андоза ва шакли объектҳои воқеиро гирифтани аксҳо, табдил додани онҳо ба 3D ва сипас истифода бурдани он маълумот лозим аст.
Дар метаверси дигар истифода шуда метавонад ё видео сохахои истехсолот.
Азбаски Instant NeRF ба шумо имкон медиҳад, ки аватарҳо ё ҳатто тамоми ҷаҳони виртуалиро зуд созед, ин дуруст аст.
Қариб каме Аломати 3D моделсозӣ талаб карда мешавад, зеро танҳо ба шумо лозим аст, ки шабакаи нейронро иҷро кунед ва он барои шумо аломат тавлид мекунад.
Илова бар ин, NVIDIA то ҳол истифодаи ин технологияро барои барномаҳои иловагии марбут ба омӯзиши мошинсозӣ омӯхта истодааст.
Масалан, он метавонад барои тарҷумаи забонҳо нисбат ба пештара дақиқтар истифода шавад ва ҳадафи умумӣ беҳтар карда шавад омӯзиши чуқур алгоритмҳое, ки ҳоло барои доираи васеи вазифаҳо истифода мешаванд.
хулоса
Бисёре аз масъалаҳои графикӣ ба сохторҳои додаҳои мушаххаси вазифа такя мекунанд, то ҳамворӣ ё кам будани мушкилотро истифода баранд.
Алтернативаи амалӣ дар асоси омӯзиш, ки аз ҷониби рамзгузории хэш-резолюцияи бисёрҷонибаи NVIDIA пешниҳод шудааст, новобаста аз сарбории кор ба таври худкор ба ҷузъиёти дахлдор тамаркуз мекунад.
Барои гирифтани маълумоти бештар дар бораи он, ки чизҳо дар дохили он чӣ гуна кор мекунанд, аз расмӣ санҷед GitHub нигаҳдорӣ
Дин ва мазҳаб