211service.com
Oprogramowanie AI może wymyślić cały cyfrowy świat z prostego szkicu
Stworzenie wirtualnego środowiska, które wygląda realistycznie, wymaga czasu i umiejętności. Szczegóły muszą być wykonane ręcznie przy użyciu chipa graficznego, który renderuje kształty 3D, odpowiednie oświetlenie i tekstury. Na przykład najnowsza przebojowa gra wideo, Red Dead Redemption 2, zajęła zespołowi około 1000 programistów ponad osiem lat, czasami pracując 100-godzinne tygodnie. Tego rodzaju obciążenie pracą może nie być wymagane przez dłuższy czas. Potężny nowy algorytm sztucznej inteligencji może na bieżąco wymyślać fotorealistyczne szczegóły sceny.
Opracowane przez producenta chipów Nvidię oprogramowanie nie tylko ułatwi życie programistom. Może być również używany do automatycznego generowania środowisk wirtualnych dla wirtualnej rzeczywistości lub do nauczania o świecie autonomicznych samochodów i robotów.
Możemy tworzyć nowe szkice, których nigdy wcześniej nie widzieliśmy, i renderować je, mówi Bryan Catanzaro , wiceprezes ds. stosowanego uczenia głębokiego w Nvidii. Właściwie uczymy model, jak rysować na podstawie prawdziwego wideo.
Badacze Nvidii zastosowali standardowe podejście do uczenia maszynowego, aby zidentyfikować różne obiekty na scenie wideo: samochody, drzewa, budynki i tak dalej. Następnie zespół wykorzystał tak zwaną generatywną sieć adwersarza (GAN ), aby wyszkolić komputer do wypełniania realistycznych obrazów 3D.
Następnie system może uzupełnić zarys sceny, pokazując, gdzie znajdują się różne obiekty, i wypełni oszałamiające, lekko połyskujące szczegóły. Efekt jest imponujący, nawet jeśli niektóre z tych obiektów czasami wyglądają na nieco wypaczone lub powykręcane.
Klasyczna grafika komputerowa renderuje się poprzez budowanie sposobu, w jaki światło oddziałuje na obiekty, mówi Catanzaro. Zastanawialiśmy się, co możemy zrobić ze sztuczną inteligencją, aby zmienić proces renderowania.
Catanzaro mówi, że takie podejście może obniżyć barierę w projektowaniu gier. Oprócz renderowania całych scen, podejście to może być wykorzystane do dodania prawdziwej osoby do gry wideo po karmieniu się kilkuminutowym materiałem wideo przedstawiającym tę osobę w prawdziwym życiu. Sugeruje, że podejście to można również wykorzystać do renderowania realistycznych ustawień rzeczywistości wirtualnej lub do dostarczania syntetycznych danych treningowych dla autonomicznych pojazdów lub robotów. Mówi, że nie można realistycznie uzyskać prawdziwych danych treningowych dla każdej sytuacji, która może się pojawić. Prace ogłoszono dzisiaj o godz NeuroIPS , duża konferencja AI w Montrealu.
To interesująca i imponująca praca, mówi Michiel van de Panne, profesor Uniwersytetu Kolumbii Brytyjskiej, specjalizujący się w uczeniu maszynowym i grafice komputerowej. Zauważa, że poprzednie prace z GAN obejmowały syntezę prostszych elementów, takich jak pojedyncze obrazy lub ruchy postaci.
Praca wskazuje drogę do zupełnie innego sposobu tworzenia animowanych obrazów, mówi van de Panne. Jeden z innym zestawem możliwości, które są mniej intensywne obliczeniowo i mogą być interaktywne.
Algorytm Nvidii to tylko najnowszy z oszałamiającego procesu postępów dotyczących GAN. Wynalezione przez badacza Google zaledwie kilka lat temu sieci GAN stały się niezwykłym narzędziem do syntezy realistycznych i często niesamowicie dziwnych obrazów i dźwięku. Trend ten obiecuje zrewolucjonizować grafikę komputerową i efekty specjalne oraz pomóc artystom i muzykom w wymyślaniu lub rozwijaniu nowych pomysłów. Ale może to również podważyć publiczne zaufanie do dowodów wideo i audio (zobacz ponownie Fake America świetnie).
Catanzaro przyznaje, że może być niewłaściwie wykorzystany. To technologia, którą można wykorzystać do wielu rzeczy, mówi.