טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
היי, צי האָט איר וויסן אַז אַ 3 ד סצענע קענען זיין באשאפן פֿון 2 ד דאַטן ינפּוץ אין סעקונדעס מיט NVIDIA ס ינסטאַנט נערף נעוראַל רענדערינג מאָדעל, און פאָוטאַגראַפס פון די סצענע קענען זיין רענדערד אין מיליסעקאַנדז?
עס איז מעגלעך צו געשווינד גער אַ זאַמלונג פון נאָך פאָוטאַגראַפס אין אַ דיגיטאַל 3 ד סוויווע מיט די טעכניק באקאנט ווי פאַרקערט רענדערינג, וואָס ינייבאַלז אַי צו נאָכמאַכן ווי ליכט אַרבעט אין די פאַקטיש וועלט.
עס איז איינער פון די ערשטע מאָדעלס פון זיין מין וואָס קענען פאַרבינדן הינטער-שנעל נעוראַל נעץ טריינינג און שנעל רענדערינג, דאַנק צו אַ טעכניק וואָס NVIDIA ס פאָרשונג מאַנשאַפֿט דיווייזד וואָס קאַמפּליץ די אָפּעראַציע ינקרעדאַבלי געשווינד - קימאַט טייקעף.
דער אַרטיקל וועט ונטערזוכן NVIDIA ס NeRF אין-טיפקייַט, אַרייַנגערעכנט די גיכקייַט, נוצן קאַסעס און אנדערע סיבות.
אַזוי, וואָס איז נערף?
NeRF שטייט פֿאַר נעוראַל גלאַנץ פעלדער, וואָס רעפערס צו אַ טעכניק פֿאַר קריייטינג יינציק קוקן פון קאָמפּליצירט סינז דורך ראַפינירן אַ אַנדערלייינג קעסיידערדיק וואָלומעטריק סצענע פונקציע ניצן אַ קליין נומער פון אַרייַנשרייַב קוקן.
ווען אַ זאַמלונג פון 2D פאָטאָס געגעבן ווי אַרייַנשרייַב, NVIDIA ס NeRFs נוצן נוראַל נעטוואָרקס צו פאָרשטעלן און דזשענערייט 3 ד סינז.
א קליין נומער פון פאָטאָס פון פאַרשידן אַנגלעס אַרום די געגנט זענען דארף פֿאַר די נעוראַל נעץ, צוזאַמען מיט די אָרט פון דער אַפּאַראַט אין יעדער ראַם.
וואָס גיכער די בילדער זענען גענומען, די בעסער, ספּעציעל אין סינז מיט מאָווינג אַקטיאָרן אָדער אַבדזשעקץ.
די אַי-דזשענערייטאַד 3 ד סצענע וועט זיין סמודד אויב עס איז צו פיל באַוועגונג בעשאַס די 2 ד בילד קאַפּטשערינג פּראָצעדור.
דורך פּרידיקטינג די קאָליר פון ליכט וואָס קומט אין יעדער ריכטונג פֿון קיין אָרט אין די 3D סוויווע, די NeRF יפעקטיוולי פילז די גאַפּס לינקס דורך די דאַטן צו בויען די גאנצע בילד.
זינט NeRF קענען דזשענערייט אַ 3 ד סצענע אין אַ פּאָר פון מיליסעקאַנדז נאָך באקומען די געהעריק ינפּוץ, דאָס איז די קוויקיסט NeRF צוגאַנג צו טאָג.
NeRF אַרבעט אַזוי געשווינד אַז עס איז כּמעט ינסטאַנטאַניאַס, דערפאר זיין נאָמען. אויב נאָרמאַל 3 ד רעפּראַזאַנטיישאַנז ווי פּאָליגאָנאַל מעשעס זענען וועקטאָר בילדער, NeRFs זענען ביטמאַפּ בילדער: זיי דענסלי כאַפּן די וועג פון ליכט ימאַנייץ פון אַ כייפעץ אָדער ין אַ סצענע.
רעגע נערף איז יקערדיק פֿאַר 3 ד, ווייַל דיגיטאַל קאַמעראַס און דזשפּעג קאַמפּרעשאַן איז געווען אין 2 ד פאָטאָגראַפיע, דראַמאַטיקאַלי ענכאַנסינג די גיכקייַט, קאַנוויניאַנס און דערגרייכן פון 3 ד כאַפּן און ייַנטיילונג.
רעגע נערף קענען ווערן גענוצט צו פּראָדוצירן אַוואַטאַרס אָדער אפילו גאַנץ דעקאָראַציע פֿאַר ווירטועל וועלטן.
צו באַצאָלן געבוקט צו די פרי טעג פון פּאָלאַראָיד פאָטאָס, די NVIDIA פאָרשונג מאַנשאַפֿט ריקריייטיד אַ באַרימט שאָס פון אַנדי וואַרהאָל גענומען אַ רעגע פאָטאָ און קאָנווערטעד עס אין אַ 3 ד סצענע ניצן ינסטאַנט נערף.
איז עס טאַקע 1,000 מאל פאַסטער?
א 3 ד סצענע קען נעמען שעה צו שאַפֿן איידער NeRF, דיפּענדינג אויף זייַן ינטראַקאַסי און קוואַליטעט.
אַי האט שטארק פארשפרייט דעם פּראָצעס, אָבער עס קען נאָך נעמען שעה צו באַן רעכט. ניצן אַ מעטאָד גערופן מאַלטי-האַכלאָטע האַש קאָדירונג, פּייאַנירד דורך NVIDIA, Instant NeRF ראַדוסאַז די ופפירן צייט מיט אַ פאַקטאָר פון 1,000.
די קליינטשיק CUDA נעוראַל נעטוואָרקס פּעקל און די NVIDIA CUDA טאָאָלקיט זענען געניצט צו שאַפֿן דעם מאָדעל. לויט NVIDIA, ווייַל עס איז אַ לייטווייט נעוראַל נעץ, עס קענען זיין טריינד און געוויינט אויף אַ איין NVIDIA גפּו, מיט NVIDIA Tensor Core קאַרדס אַפּערייטינג מיט די קוויקיסט ספּידז.
ניצן קאַסע
זעלבסט-דרייווינג אָטאַמאָובילז זענען איינער פון די מערסט וויכטיק אַפּלאַקיישאַנז פון דעם טעכנאָלאָגיע. די וועהיקלעס לאַרגעלי אַרבעטן דורך ימאַדזשאַן זייער סוויווע ווי זיי גיין.
אָבער, די פּראָבלעם מיט הייַנט ס טעכנאָלאָגיע איז אַז עס איז לעפּיש און נעמט אַ ביסל צו לאַנג.
אָבער, ניצן Instant NeRF, אַלע וואָס איז פארלאנגט פֿאַר אַ זיך-דרייווינג מאַשין צו דערנענטערן / פֿאַרשטיין די גרייס און פאָרעם פון פאַקטיש-וועלט אַבדזשעקץ איז צו כאַפּן נאָך פאָוטאַגראַפס, ווענדן זיי אין 3D און דערנאָך נוצן די אינפֿאָרמאַציע.
עס קען נאָך זיין אן אנדער נוצן אין די מעטאַווערסע אָדער ווידעא שפּיל פּראָדוקציע ינדאַסטריז.
ווייַל Instant NeRF אַלאַוז איר צו בויען אַוואַטאַרס אָדער אפילו גאַנץ ווירטואַל וועלטן געשווינד, דאָס איז אמת.
כּמעט קליין 3 ד כאַראַקטער מאָדעלינג וואָלט זיין פארלאנגט ווייַל אַלע איר דאַרפֿן צו טאָן איז לויפן די נעוראַל נעץ, און עס וואָלט דזשענערייט אַ כאַראַקטער פֿאַר איר.
אין אַדישאַן, NVIDIA איז נאָך יקספּלאָרינג אַפּלייינג דעם טעכנאָלאָגיע פֿאַר נאָך מאַשין לערנען-פֿאַרבונדענע אַפּלאַקיישאַנז.
פֿאַר בייַשפּיל, עס קען זיין געניצט צו איבערזעצן שפראַכן מער אַקיעראַטלי ווי פריער און פאַרבעסערן די אַלגעמיינע ציל טיף לערנען אַלגערידאַמז איצט אין נוצן פֿאַר אַ ברייט קייט פון טאַסקס.
סאָף
פילע גראַפיקס ישוז פאַרלאָזנ זיך אַרבעט-ספּעציפיש דאַטן סטראַקטשערז צו נוצן די סמודנאַס אָדער ספּאַרסיטי פון דעם פּראָבלעם.
די פּראַקטיש לערנען-באזירט אָלטערנאַטיוו געפֿינט דורך NVIDIA ס מולטי-האַכלאָטע האַש קאָדירונג אויטאָמאַטיש קאַנסאַנטרייט אויף פּערטינאַנט דעטאַל, ראַגאַרדלאַס פון די ווערקלאָוד.
צו לערנען מער וועגן ווי טינגז אַרבעט ין, טשעק די באַאַמטער גיטהוב ריפּאַזאַטאָרי.
לאָזן אַ ענטפֿערן