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“工程师的元宇宙”:NVIDIA深度学习技术让2D像瞬间“起立”变3D

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快系好安全带,你的平面汽车可以随时出发!

 

GANverse3D 由多伦多的 NVIDIA AI 研究实验室开发,作为 NVIDIA Omniverse 平台的扩展应用,它能将平面图像转换成逼真的 3D 模型,并将其可视化地呈现在虚拟空间中,供人们自由操控。

 

GANverse3D已为美国电视剧《霹雳游侠》 (Knight Rider) 中的 AI 汽车基特 (KITT) 注入新的灵魂。研究人员将汽车基特的平面图像输入到模型中,通过预测相应的 3D 纹理网格, GANverse3D 生成出了基特的 3D 模型,让其在虚拟空间中行驶,并配有逼真的前灯、尾灯和转向灯。

 

此外,NVIDIA Omniverse 套件和 NVIDIA PhysX 工具还可以将预测的纹理转成高质量材料,使基特具有更加真实的外观和“触感”。

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通过 GANverse3D ,即使没有 3D 建模方面的知识,建筑师、创作者、游戏开发人员和设计师也能轻松地将平面设计转换成立体模型,并能最大程度削减渲染方面的预算。

 

“警察抓小偷”式的学习模式

 

GANverse3D 的基础原理是生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )。

 

生成式对抗网络是一种新近的深度学习模型,最早由伊安·好伙伴教授(Ian Goodfellow)于 2014 年提出,一经提出,学界对 GAN 的研究如火如荼。

 

GAN的框架包括至少两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)。

 

好伙伴教授将其原理比作制假钞的伪造者 (Generator) 和警察 (Discriminator) 之间的博弈。伪造者不断更新技术制造以假乱真的钞票,警察则需用更先进的技术甄别假钞,两人在对抗中不断升级各自的技能。

 

因此,在 GAN 模型的训练过程中,生成网络 G(Generator, G) 的任务就是要生成逼真的图像欺骗判别网络 D(Discriminator,简称 D),而 D 的目标是区分 G 生成的图像和真实图像。如此,G 和 D 便构成了一个动态“博弈过程”。最终,在理想情况下,G 能够生成以假乱真的图像成功混淆 D 的判断。

 

在原始理论中, G 和 D 只要是能够拟合相应模型的函数即可,并不要求二者都是神经网络。但实际开发中人们多使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的 GAN 应用需要科学有效的训练方法,否则神经网络模型的自由性可能会导致输出不理想。

 

NVIDIA 利用生成式对抗网络形成训练数据集。这就像摄影师绕着一辆停泊的汽车,从不同的角度拍摄以获得多视角图像一样。这些多视角图像最终会被放入逆向图 (inverse graphics) 的渲染框架中,以此合成 3D

 

逆向图指是从 2D 图像推断 3D 网格模型的过程。以前的逆向图模型依赖于 3D 图形作为训练数据,NVIDIA 的 GANverse3D 则是根据真实图像进行训练。NVIDIA 研究员 Jun Gao 表示,以真实图像作为训练基础得到的AI模型,“能更好地推广到现实世界中。”

 

在没有 3D 要素的帮助下,“我们把 GAN 模型变成了一个非常高效的数据生成器,这样我们就可以基于网络上的任何 2D 图像创建出 3D 对象。”NVIDIA 研究员 Wenzheng Chen 说。

 

有关 GAN verse3D 研究成果将在 5 月份的 ICLR 会议和 6 月份的 CVPR 会议上发表。

 

为工程师搭建元宇宙

 

英伟达 CEO 黄仁勋:“科幻小说中的元宇宙已经近了。”

 

众多科技公司都在从元宇宙 (Metaverse) 概念中汲取灵感,英伟达也不例外,趁热推出元宇宙的工程师版。

 

黄仁勋在 2021 GTC 大会上宣布,英伟达要推出 to B 端的实时协作仿真平台 Omniverse ——一个面向企业的虚拟工作平台。

 

英伟达早在去年 10 月推出 Omniverse 测试版,并在游戏、建筑等领域得到应用。宝马、爱立信、沃尔沃、Adobe 等超过超过 17,000 名客户体验了测试版。

 

黄仁勋在此前的采访中表示, Omniverse 能让游戏开发者轻松应对复杂的流水线工作,以此提升工作效率。在 Omniverse 平台上,动画、纹理、灯光、几何图形等常规游戏制作的流水线工程将能一举打通链接。每个人都能看到他人在做什幺,并能做到“眼见为实”。

(来源:NVIDIA)

 

游戏、架构和设计领域的创作者们高度依赖于虚拟世界,在产品完成之前,他们需要测试和可视化其原型。但仅是渲染一辆汽车、一条街道就需要捕获成百上千的多视角图像,期间会产生大量成本。因此并非每位创作者资源和精力将其绘制的图像转成 3D 模型。

 

基于此, NVIDIA 开发 GANverse3D 应用,可以迅速追踪实时光线来创造一个真实的虚拟世界。

 

任何 2D 图像都可以在 Omniverse 中转换成可以自定义和制作动画的 3D 图形。

 

NVIDIA 深度学习工程师 Jean-Francois Lafleche 表示:“Omniverse 让研究人员能够将激动人心的前沿研究直接带给创作者和最终用户。作为 Omniverse 的扩展程序, GANverse3D 将帮助艺术家为游戏开发、城市规划甚至训练新的机器学习模型创建更丰富的虚拟世界。”

 

https:// mp.weixin.qq.com/s/VB_B h45cI0nFBNU268V8NQ

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