英伟达新技术可将2D照片迅速还原成3D场景 可用于训练自动驾驶汽车

傲卡车讯 据外媒报道，英伟达（Nvidia）AI分析执法人员合作开发了一种方法，通过运用于超快速机器学习培训和快速图像，可将数十张2D图片快速叠加为3D故事情节。这一过程称作必是图像，为了让AI模仿虚幻中人眼的行径，将从不同视角拍的2D图片叠加成3D故事情节。

（图片来源：英伟达）

英伟达分析执法人员将该新方法应运用于名为神经系统辐射场（NeRF）关键技术，从而合作开发不止更进一步Instant NeRF（事前NeRF）关键技术，这是迄今为止最快的NeRF关键技术，在某些但会，来得其他关键技术，其低速要快1000多倍。尽管Instant NeRF也均并不需要拍合照的摄像头视角数据，但其所运用于的神经系统假设只均需几秒钟就可以培训几十张实例合照。

英伟达图像分析副总裁在博客中更进一步说明了了NeRF和Instant NeRF彼此之间的区别。David Luebke表示，“如果四边形视图这类现代3D表示作法十分相似矢量图片，那么NeRF就像图像图片，分散地捕猎人眼从星体或故事情节中辐射的作法。从这个意义而言，Instant NeRF对于3D的特殊性不太可能远不如电视摄像头和JPEG存储对于2D摄影的特殊性，极大地提高了3D捕猎和共享的低速、易用性和可实现性。”

通过运用于机器学习，NeRF必须基于2D图片的匹配集合展现不止逼真的3D故事情节。然而，最引人注目的外是运用于创始这些图片的机器学习如何必须弥补2D图片彼此之间的值得注意，即使图片中的星体或人被障碍物阻挡。

通常但会，由于可视化的复杂性和解像度不同，运用于现代方法创始3D故事情节不太可能均并不需要数全程甚至更长时间。而替换成AI，即使是早期的NeRF假设也必须在经过几个全程的培训后，在几分钟内展现不止不止没伪影的简洁故事情节。英伟达的Instant NeRF采用该公司合作开发的多解像度匹配视图字符关键技术，必须将所均需图像时间缩短几个尺度。这一关键技术经过可用性，可在英伟达GPU上高效运行。

未来，Instant NeRF关键技术可运用于快速创始虚拟世界的故事情节，以3D作法捕猎视频会议大多数人及其所所在位置周边环境，或为3D倍数地图重建故事情节，或运用于培训机器人和自动驾驶卡车，以使其根据所捕获的现实生活世界星体的2D图片或视频短片，更好地理解星体的大小不一和椭圆形。此外，公共建筑和娱乐行业可以运用于 Instant NeRF快速生成现实周边环境的倍数展现不止，作者可在此基础上进行修改和构建。英伟达的分析执法人员还在探寻如何为了让更进一步匹配字符关键技术加速应对各种AI挑战，如强化学习、句法转译和通用深度学习算法。

【以上内容转自“傲卡车”，不代表本网站观点。 如均需转载请赢得傲卡车网许可证，如有侵权请联系写入。】