NVIDIA bugün, geliştiricilerin ve sanatçıların fikirlerini ister hareketsiz ister hareketli, 2B veya 3B, hipergerçekçi veya fantastik olsun, hayata geçirmelerini sağlayacak son teknoloji yapay zeka araştırma dalgasını tanıttı.

İlerleyen yaklaşık 20 NVIDIA Araştırma makalesi üretici yapay zeka ABD, Avrupa ve İsrail’deki bir düzineden fazla üniversiteyle yapılan işbirlikleri dahil olmak üzere sinirsel grafikler İŞGRAF 20236-10 Ağustos tarihlerinde Los Angeles’ta gerçekleşen önde gelen bilgisayar grafikleri konferansı.

Makaleler, metni kişiselleştirilmiş görüntülere dönüştüren üretken yapay zeka modellerini; durağan görüntüleri 3B nesnelere dönüştüren ters işleme araçları; karmaşık 3B öğeleri çarpıcı gerçekçilikle simüle etmek için yapay zekayı kullanan nöral fizik modelleri; ve gerçek zamanlı, yapay zeka destekli görsel ayrıntılar oluşturmak için yeni yeteneklerin kilidini açan nöral işleme modelleri.

NVIDIA araştırmacıları tarafından yapılan yenilikler düzenli olarak geliştiricilerle paylaşılır GitHub’da dahil olmak üzere ürünlere entegre edilmiştir. NVIDIA Omniverse metaverse uygulamaları oluşturmak ve çalıştırmak için platform ve NVIDIA Picasso, görsel tasarım için özel üretken yapay zeka modelleri için yakın zamanda duyurulan bir dökümhane. Yıllar süren NVIDIA grafik araştırması, yakın zamanda piyasaya sürülenler gibi oyunlara film tarzı işleme getirilmesine yardımcı oldu Siberpunk 2077 Işın İzleme: Aşırı Hız Modudünyanın ilk izlenen AAA oyunu.

Bu yıl SIGGRAPH’ta sunulan araştırma ilerlemeleri, geliştiricilerin ve işletmelerin robotik ve otonom araç eğitimi için sanal dünyaları doldurmak üzere hızla sentetik veriler oluşturmasına yardımcı olacak. Ayrıca sanat, mimarlık, grafik tasarım, oyun geliştirme ve film alanlarındaki içerik oluşturucuların storyboard oluşturma, ön görselleştirme ve hatta prodüksiyon için yüksek kaliteli görselleri daha hızlı üretmesini sağlayacak.

Kişisel Dokunuşlu Yapay Zeka: Özelleştirilmiş Metinden Görüntüye Modeller

Metni görüntülere dönüştüren üretken yapay zeka modelleri, filmler, video oyunları ve 3B sanal dünyalar için konsept çizimi veya storyboard oluşturmak için güçlü araçlardır. Metinden resme yapay zeka araçları, “çocuk oyuncakları” gibi bir bilgi istemini, bir içerik oluşturucunun ilham almak için kullanabileceği neredeyse sonsuz sayıda görsele dönüştürerek doldurulmuş hayvanların, blokların veya yapbozların görüntülerini oluşturabilir.

Ancak, sanatçıların aklında belirli bir konu olabilir. Örneğin, bir oyuncak markasının kreatif direktörü yeni bir oyuncak ayı etrafında bir reklam kampanyası planlıyor olabilir ve oyuncağı oyuncak ayı çay partisi gibi farklı durumlarda görselleştirmek isteyebilir. Üretken bir yapay zeka modelinin çıktısında bu düzeyde bir özgüllüğü etkinleştirmek için Tel Aviv Üniversitesi ve NVIDIA’dan araştırmacılar, kullanıcıların modelin hızlı bir şekilde öğrendiği görüntü örnekleri sağlamasına olanak tanıyan iki SIGGRAPH belgesine sahiptir.

Bir makale, çıktısını özelleştirmek için tek bir örnek görüntüye ihtiyaç duyan bir tekniği açıklar. kişiselleştirmeyi hızlandırmak tek seferde dakikalardan kabaca 11 saniyeye kadar işlem yapın NVIDIA A100 Tensör Çekirdekli GPUönceki kişiselleştirme yaklaşımlarından 60 kat daha hızlı.

İkinci bir makale, kullanıcıların bir avuç kavram görüntüsü alarak kullanıcıların birden fazla kişiselleştirilmiş öğeyi birleştirin — belirli bir oyuncak ayı ve çaydanlık gibi — yapay zeka tarafından oluşturulmuş tek bir görsele:

3D Sunum: Ters İşleme ve Karakter Oluşturmada Gelişmeler

Bir içerik oluşturucu sanal bir dünya için konsept çizimi bulduğunda, bir sonraki adım ortamı oluşturmak ve onu 3B nesneler ve karakterlerle doldurmaktır. NVIDIA Research, 2D görüntüleri ve videoları otomatik olarak içerik oluşturucuların daha fazla düzenleme için grafik uygulamalarına aktarabileceği 3D temsillere dönüştürerek bu zaman alan süreci hızlandırmak için yapay zeka teknikleri icat ediyor.

San Diego’daki California Üniversitesi’ndeki araştırmacılarla oluşturulan üçüncü bir makale, üretebilen ve geliştirebilen teknolojiyi tartışıyor. fotogerçekçi bir 3B baş ve omuz modeli oluşturun tek bir 2B portreye dayalı — 3B avatar oluşturmayı ve 3B video konferansı yapay zeka ile erişilebilir hale getiren büyük bir atılım. Yöntem, bir tüketici masaüstünde gerçek zamanlı olarak çalışır ve yalnızca geleneksel web kameralarını veya akıllı telefon kameralarını kullanarak fotogerçekçi veya stilize edilmiş bir 3D telebulunma oluşturabilir.

Dördüncü proje, Stanford Üniversitesi ile işbirliği, 3D karakterlere gerçeğe yakın hareket getiriyor. Araştırmacılar, gerçek tenis maçlarının 2D video kayıtlarından çeşitli tenis becerilerini öğrenebilen bir yapay zeka sistemi oluşturdu. bu hareketi 3B karakterlere uygula. Simüle edilmiş tenis oyuncuları, sanal bir kortta konumları hedeflemek için topa isabetli bir şekilde vurabilir ve hatta diğer karakterlerle uzun ralliler oynayabilir.

Tenis test durumunun ötesinde, bu SIGGRAPH makalesi, pahalı hareket yakalama verileri kullanılmadan, gerçekçi hareketlerle çeşitli becerileri gerçekleştirebilen 3B karakterler üretmenin zorlu görevini ele alıyor.

Bir Saç Yerinde Değil: Sinir Fiziği Gerçekçi Simülasyonları Sağlıyor

Bir 3D karakter oluşturulduktan sonra, sanatçılar, animatörler için karmaşık, hesaplama açısından pahalı bir zorluk olan saç gibi gerçekçi ayrıntıları katmanlayabilir.

İnsanların başlarında, her biri bireyin hareketine ve çevredeki ortama dinamik olarak tepki veren ortalama 100.000 saç teli vardır. Geleneksel olarak, yaratıcılar saç hareketini hesaplamak için fizik formüllerini kullandılar, mevcut kaynaklara göre hareketini basitleştirdiler veya yaklaştırdılar. Bu nedenle, büyük bütçeli bir filmdeki sanal karakterler, gerçek zamanlı video oyunu avatarlarından çok daha ayrıntılı saçlara sahiptir.

Beşinci bir makale, şunları yapabilen bir yöntemi sergiliyor: on binlerce kılı yüksek çözünürlükte ve gerçek zamanlı olarak simüle edin sinir ağına bir nesnenin gerçek dünyada nasıl hareket edeceğini tahmin etmeyi öğreten bir yapay zeka tekniği olan sinir fiziğini kullanarak.

Ekibin tam ölçekli saçların doğru simülasyonuna yönelik yeni yaklaşımı, modern GPU’lar için özel olarak optimize edilmiştir. Son teknoloji, CPU tabanlı çözücülere kıyasla önemli performans sıçramaları sunar, simülasyon sürelerini birkaç günden yalnızca saatlere düşürürken aynı zamanda gerçek zamanlı olarak mümkün olan saç simülasyonlarının kalitesini artırır. Bu teknik nihayet hem doğru hem de etkileşimli fiziksel temelli saç bakımını mümkün kılar.

Nöral İşleme, Gerçek Zamanlı Grafiklere Film Kalitesindeki Ayrıntıları Getiriyor

Bir ortam animasyonlu 3B nesneler ve karakterlerle doldurulduktan sonra, gerçek zamanlı işleme, sanal sahne boyunca yansıyan ışığın fiziğini simüle eder. Son NVIDIA araştırması, dokular, malzemeler ve hacimler için yapay zeka modellerinin video oyunları ve dijital ikizler için gerçek zamanlı olarak film kalitesinde, fotoğraf gerçekliğinde görselleri nasıl sağlayabildiğini gösteriyor.

NVIDIA, programlanabilir gölgelemeyi yirmi yılı aşkın bir süre önce icat ederek geliştiricilerin grafik ardışık düzenini özelleştirmesine olanak sağladı. Bu en yeni nöral işleme buluşlarında, araştırmacılar programlanabilir gölgelendirme kodunu NVIDIA’nın gerçek zamanlı grafik işlem hatlarının derinliklerinde çalışan yapay zeka modelleriyle genişletiyor.

Altıncı bir SIGGRAPH makalesinde, NVIDIA sunacak 16 kata kadar daha fazla doku detayı sunan nöral doku sıkıştırma ek GPU belleği almadan. Nöral doku sıkıştırma, nöral olarak sıkıştırılmış dokuların (sağda) metnin bulanık kaldığı (ortada) önceki biçimlerden daha keskin ayrıntıları nasıl yakaladığını gösteren aşağıdaki resimde görüldüğü gibi, 3B sahnelerin gerçekçiliğini önemli ölçüde artırabilir.

Geçen yıl açıklanan ilgili bir makale şu anda erken erişimde mevcut: NeuralVDBBİR AI özellikli veri sıkıştırma tekniği bu, duman, ateş, bulutlar ve su gibi hacimsel verileri temsil etmek için gereken belleği 100 kat azaltır.

NVIDIA da bugün yayınlandı nöral materyaller araştırması hakkında daha fazla ayrıntı en son gösterilen NVIDIA GTC açılış konuşması. Makalede, ışığın fotogerçekçi, çok katmanlı malzemelerden nasıl yansıdığını öğrenen, bu varlıkların karmaşıklığını gerçek zamanlı çalışan küçük sinir ağlarına indirgeyen ve 10 kata kadar daha hızlı gölgeleme sağlayan bir AI sistemi açıklanmaktadır.

Seramiği, kusurlu cila cilasını, parmak izlerini, lekeleri ve hatta tozu doğru bir şekilde temsil eden bu nöral işlenmiş çaydanlıkta gerçekçilik seviyesi görülebilir.

Daha Üretken Yapay Zeka ve Grafik Araştırması

Bunlar sadece öne çıkanlar — hakkında daha fazlasını okuyun SIGGRAPH’ta NVIDIA belgeleri. NVIDIA ayrıca altı kurs, dört konuşma ve iki Gelişmekte olan teknoloji konferansta, üretken yapay zeka için yol izleme, telebulunma ve yayılma modelleri gibi konuların yer aldığı demolar.

NVIDIA Araştırması yapay zeka, bilgisayar grafikleri, bilgisayar görüşü, sürücüsüz arabalar ve robotik gibi konulara odaklanan ekipleriyle dünya çapında yüzlerce bilim insanı ve mühendise sahiptir.