GET3D
Ta nowa sztuczna inteligencja to GET3D, która jest w stanie generować złożone i wiernie odwzorowujące rzeczywistość trójwymiarowe modele przeróżnych obiektów, a także postaci. Ba, robi to ona bardzo szybko. Jak informuje Nvidia, GET3D potrafi generować około 20 obiektów na sekundę przy użyciu pojedynczego układu graficznego.
Badacze z Nvidia wytrenowali swój model, wykorzystując wygenerowane komputerowo obrazy 2D przedstawiające trójwymiarowe kształty pod ich różnymi kątami. Firma twierdzi, że przesłanie około miliona obrazów do GET3D z pomocą procesorów graficznych A100 Tensor Core zajęło zaledwie 2 dni.
W oparciu o dane, o które sztuczna inteligencja została wytrenowana, GET3D potrafi generować właściwie nieograniczoną liczbę trójwymiarowych kształtów. Tak jak artysta, który zamienia bryłę gliny w szczegółową rzeźbę, SI przekształca liczby w złożone kształty 3D.
Na przykład dzięki treningowemu zestawowi danych o samochodach, GET3D bezproblemowo tworzy modele sedanów, ciężarówek, samochodów wyścigowych czy furgonetek. Za sprawą obrazów przedstawiających zwierzęta jest zaś w stanie generować modele 3D lisów, nosorożców, koni, niedźwiedzi i nie tylko. Nvidia zauważa, że im większy i bardziej zróżnicowany zestaw szkoleniowy przekazany GET3D, tym lepsze i bardziej zróżnicowane rezultaty.
Nowe przydatne narzędzie
Co najważniejsze, modele tworzone przez GET3D można bezproblemowo importować do silników gier, programów renderujących filmy i nie tylko. To dlatego, że powstają one w kompatybilnych z nimi formatach.
„Dzięki GET3D jesteśmy o krok od upowszechnienia tworzenia treści 3D z użyciem sztucznej inteligencji.”, powiedziała Sanja Filder, wiceprezes ds. badań nad sztuczną inteligencją w firmie Nvidia, kierująca laboratorium AI w Toronto, które stworzyło GET3D. „Jego zdolność do natychmiastowego generowania teksturowanych kształtów 3D może odmienić pracę programistów, pomagając im szybko zapełniać wirtualne światy różnorodnymi i interesującymi obiektami.”
Naukowcy zauważają, że przyszła wersja GET3D mogłaby wykorzystywać techniki oceny pozycji kamery, aby umożliwiać programistom trenowanie sztucznej inteligencji na danych ze świata rzeczywistego zamiast na wygenerowanych komputerowo obrazach. Można by również sprawić, by algorytm obsługiwał funkcję generowania uniwersalnego, dzięki której programiści byliby w stanie trenować go na wszystkich rodzajach kształtów 3D jednocześnie, a nie na tylko jednej kategorii w danym momencie.
Kod źródłowy GET3D został udostępniony dla wszystkich w platformie GitHub. Każda osoba o odpowiednich umiejętnościach może go pobrać i z niego skorzystać.
Źródło: Nvidia, fot. tyt. Nvidia