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La rete neurale NVIDIA Instant NeRF trasforma le foto statiche in oggetti 3D in pochi secondi

La rete neurale NVIDIA Instant NeRF trasforma le foto statiche in oggetti 3D in pochi secondi

NVIDIA ha introdotto la sua versione della rete neurale NeRF (Neural Radiance Field), che consente di creare un'immagine tridimensionale tridimensionale da solo un paio di dozzine di fotografie 2D statiche scattate da diverse angolazioni in pochi secondi.

La stessa rete neurale NeRF è stata sviluppata da altri ricercatori nel 2020. NVIDIA lo ha migliorato e ha introdotto la propria versione, chiamata Instant NeRF. Secondo l'azienda, la loro soluzione è la più veloce del suo genere. Come altre reti neurali NeRF, presentate da NVIDIA Instant NeRF crea un'immagine tridimensionale della scena basata su fotografie scattate da diverse angolazioni. Più oggetti devi trasferire nello spazio 3D, più foto statiche devi scattare, altrimenti il ​​risultato finale avrà un effetto sfocato.

NVIDIA spiega che le prime versioni della rete neurale NeRF potevano eseguire il rendering di scene 3D in pochi minuti. Tuttavia, la formazione della rete neurale richiesta per questo potrebbe richiedere ore. La versione Instant di NeRF si allena in pochi secondi perché utilizza un cosiddetto metodo di codifica della griglia hash multi-risoluzione che è molto più efficiente sulle risorse della GPU. Una rete neurale può funzionare anche utilizzando un solo acceleratore grafico, ma il miglior risultato si ottiene utilizzando più schede video con core tensor, che accelerano il lavoro degli algoritmi di IA.

Secondo NVIDIA, la tecnologia Instant NeRF può essere utilizzata per addestrare robot e sistemi di guida autonoma in modo che possano comprendere in modo più efficace le dimensioni e le forme degli oggetti nel mondo reale. L'azienda vede anche il potenziale per questa tecnologia da utilizzare nell'intrattenimento e nell'architettura, dove potrebbe generare molto rapidamente oggetti 3D del mondo reale in un ambiente virtuale per un ulteriore perfezionamento da parte degli autori del progetto.


2022-03-26 10:51:07

Autore: Vitalii Babkin

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