经验啦

  1. 首页 > 科技 > >

dram|一文回顾英伟达在SIGGRAPH 2021上秀的那些“肌肉”( 三 )


NVIDIA直观地展示了使用路径追踪、光线追踪算法ReSTIR和神经辐射缓存（Neural Radiance Caching）所能渲染出的精美画面及其实现过程 。
在演示案例——ZeroDay动画中 ， 包含耀眼的光线和快速移动的光源 ， 我们来看看英伟达如何将用于路径追踪的实时神经辐射缓存应用于此 ， 渲染出精美的画面：
路径追踪：
路径追踪+ReSTIR：
路径追踪+ReSTIR+神经辐射缓存：
路径追踪+ReSTIR+神经辐射缓存+降噪器+适合场景的渲染设置：
2. 神经场景图渲染
神经场景图是指数据学习元素的模块和可控表现形式 ， 这一前瞻性研究具有优越的可扩展性 。
NVIDIA通过建立线性化的想法 ， 将其提升到更高的维度 ， 并在许多动画场景中实现了学习对象表示的精确控制 。
NVIDIA展示了使用数据训练模型生成的2D和3D动画：
2D动画
基于喷涂的2D动画
3D动画
3. StrokeStrip：笔划簇的关节参数化和拟合
创建自由图形时 ， 艺术家通常会过度绘制笔划簇来传达预期的聚合曲线 ， 在算法上将此类预期曲线拟合至相应集群 ， 可以使众多采用艺术家图画作为输入的应用受益 。
NVIDIA推出的StrokeStrip是一种稳定可靠的新方法 ， 能够将预期曲线与向量式笔触集群进行拟合 ， 在SIGGRAPH的演示中 ， 英伟达举了几个例子 ， 直观展示了这项技术成果（左1为所输入的笔划簇、左2与右2为之前的方法、右1为StrokeStrip）：
英伟达获得SIGGRAPH大会“最佳展示”奖英伟达所演示的AI赋能的数字化身摘得了SIGGRAPH大会“最佳展示”奖 。
英伟达研究团队从硅谷总部现场直播 ， 在演示中 ， 两位NVIDIA研究科学家分别扮演面试官和应聘者的角色 ， 通过视频会议进行交谈 。
应聘者坐在校园的咖啡厅里 ， 戴着棒球帽和口罩 ， 使用Vid2Vid Cameo模型在视频通话中呈现出穿着有领子的衬衣、胡子刮得干干净净的形象（见上图） 。 该AI模型依据对象的单张照片创建逼真的数字化身 ， 而无需3D扫描或专门训练的图像 。
数字化身技术包括各种工具 ， 可从单张照片生成数字化身 ， 制作具有自然3D面部动作的化身动画 ， 以及将文本转换为语音 ， 将适用于带宽高效视频会议和故事讲述等项目 。
通过NVIDIA的各种AI技术 ， 数字化身的创建大幅简化 ， 只需要一张照片和一段音频 ， 便能够呈现生动的画面 。
揭秘虚拟老黄背后的故事NVIDIA GTC（GPU 技术大会）主题演讲集知识性和娱乐性于一体 ， 重点体现超级计算、深度学习和图形领域进步的尖端演示 ， 让人大饱眼福 。
在今年4月的GTC上 ， 英伟达CEO黄仁勋的主题演讲中出现了这样的场面：前一刻 ， 黄仁勋还在厨房柜台后滔滔不绝 ， 下一刻 ， 厨房及厨房里的一切就都消失了 ， 画面中只剩下了老黄一个人 。
在SIGGRAPH大会上 ， 英伟达透露主题演讲中的黄仁勋有14秒并非他本人 ， 并介绍了其后的技术背景 。
为了创造一个虚拟的黄仁勋 ， 英伟达的各团队对他本人进行了全面的面部和身体扫描以创建出一个3D模型 ， 然后训练AI来模仿他的举手投足 ， 并应用了一些神奇的AI技术让他的虚拟形象更加真实 。
随后 ， 数字黄仁勋被带进他的厨房复制品内 ， 该复制品采用解构形式 ， 以展现Omniverse中的全息结构 。
此举一出 ， 引发了众多行业从业者的关注 ， 人们对视频中的真假黄仁勋难以辨别 ， 纷纷惊叹于技术水平的进步 。
从现在到未来 ， 英伟达构建元宇宙畅想英伟达认为Omniverse可以作为构建元宇宙的“管道” 。
NVIDIA模拟技术副总裁Rev Lebaredian解释道 ， “元宇宙平台不会与任何单一的数字及真实应用程序或场景绑定 。 最终 ， 我们将讨论如何打造另一种现实、另一个世界 ， 它们与真实世界一样丰富 。 ”

相关经验推荐


上一篇：芯片|自研3nm芯片，国产手机龙头传来新消息，高通或许高兴不起来

下一篇：格力电器|不要误会！格力在美国被罚5.8亿与中兴华为被制裁完全不是一回事