0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

NVIDIA 3D MoMa:基于2D圖像創(chuàng)建3D物體

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2022-06-23 11:00 ? 次閱讀

可逆渲染流程 NVIDIA 3D MoMa 將于本周在新奧爾良舉行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別會(huì)議 CVPR 上亮相。

爵士樂(lè)的精髓在于即興演奏, NVIDIA 正在通過(guò) AI 研究向這一流派致敬。也許有一天,圖形創(chuàng)作者可以使用快速創(chuàng)建出的 3D 物體,來(lái)一場(chǎng)即興表演。

這個(gè)被稱(chēng)為“NVIDIA 3D MoMa”的方法可以讓建筑師、設(shè)計(jì)師、概念藝術(shù)家和游戲開(kāi)發(fā)者迅速將物體導(dǎo)入圖形引擎,并開(kāi)始對(duì)其進(jìn)行處理——修改比例、改變材質(zhì)或嘗試不同的照明效果。

NVIDIA Research 在慶祝爵士樂(lè)及其發(fā)源地新奧爾良的視頻中展示了這項(xiàng)技術(shù)。本周,關(guān)于 3D MoMa 的論文將在 CVPR 上發(fā)表。

基于 2D 圖像創(chuàng)建 3D 物體

可逆渲染是將一系列靜態(tài)照片重建為 3D 物體或場(chǎng)景模型的技術(shù)。NVIDIA 圖形學(xué)研究副總裁 David Luebke 表示:“該技術(shù)長(zhǎng)期以來(lái)一直是統(tǒng)一計(jì)算機(jī)視覺(jué)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的關(guān)鍵。”

他表示:“NVIDIA 3D MoMa 渲染流水線可以將可逆渲染問(wèn)題的每個(gè)部分表示為 GPU 加速的可微分組件,然后使用現(xiàn)代 AI 機(jī)器和 NVIDIA GPU 的原始算力快速生成 3D 物體,且創(chuàng)作者可以在現(xiàn)有工具中自由地導(dǎo)入、編輯和擴(kuò)展這些物體?!?/p>

為了使藝術(shù)家或工程師能夠充分利用 3D 物體,其形式應(yīng)能夠?qū)胗螒蛞妗?3D 建模器和電影渲染器等各種被廣泛使用的工具。帶有紋理、材質(zhì)的三角網(wǎng)格形式,就是此類(lèi) 3D 工具使用的通用語(yǔ)言。

游戲工作室和其他創(chuàng)作者習(xí)慣于使用復(fù)雜的攝影測(cè)量技術(shù)來(lái)創(chuàng)建 3D 物體,這需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力。近期的神經(jīng)輻射場(chǎng)(Neural Radiance Fields)研究可以快速生成物體或場(chǎng)景的 3D 模型,但并不是使用易于編輯的三角網(wǎng)格形式。

當(dāng)在單個(gè) NVIDIA Tensor Core GPU 上運(yùn)行時(shí), NVIDIA 3D MoMa 能在一個(gè)小時(shí)內(nèi)生成三角網(wǎng)格模型。該流水線的輸出結(jié)果與創(chuàng)作者現(xiàn)在使用的 3D 圖形引擎和建模工具直接兼容。

流水線的重建功能包括 3D 網(wǎng)格模型、材質(zhì)和照明。網(wǎng)格就像由三角形構(gòu)建的 3D 形狀混凝紙漿模型。有了它,開(kāi)發(fā)者就可以依照自己的創(chuàng)意對(duì)物體進(jìn)行修改。材質(zhì)是疊加在 3D 網(wǎng)格上的 2D 紋理,就像人的皮膚一樣。NVIDIA 3D MoMa 通過(guò)對(duì)場(chǎng)景光線進(jìn)行估算,使創(chuàng)作者能夠在日后修改物體上的照明。

為虛擬爵士樂(lè)隊(duì)調(diào)校樂(lè)器

為了展示 NVIDIA 3D MoMa 的功能, NVIDIA 的研究和創(chuàng)意團(tuán)隊(duì)首先從不同角度收集了五種爵士樂(lè)隊(duì)樂(lè)器(小號(hào)、長(zhǎng)號(hào)、薩克斯、架子鼓和單簧管)的約 100 張圖片。

NVIDIA 3D MoMa 將 2D 圖像重建為每種樂(lè)器的 3D 表示,并以網(wǎng)格形式呈現(xiàn)。然后, NVIDIA 團(tuán)隊(duì)將這些樂(lè)器從原始場(chǎng)景中取出,并將其導(dǎo)入 NVIDIA Omniverse 3D 模擬平臺(tái)中進(jìn)行編輯。

在任何傳統(tǒng)圖形引擎中,創(chuàng)作者都可以輕松為形狀調(diào)換由 NVIDIA 3D MoMa 生成的材質(zhì),就像給網(wǎng)格穿上不同的衣服一樣。例如該團(tuán)隊(duì)對(duì)小號(hào)模型采取了這種做法,將原來(lái)的塑料材質(zhì)快速更換成黃金、大理石、木材或軟木。

然后,創(chuàng)作者可以將新編輯的物體放入任何虛擬場(chǎng)景中。NVIDIA 團(tuán)隊(duì)將這些樂(lè)器放入了經(jīng)典的圖形渲染質(zhì)量測(cè)試康奈爾盒中。他們證明了虛擬樂(lè)器對(duì)光線的反應(yīng)與在物理世界中完全一樣:閃亮的銅管樂(lè)器反射出亮光,啞光的鼓皮則會(huì)吸收光線。

這些通過(guò)可逆渲染生成的新物體可以作為復(fù)雜動(dòng)畫(huà)場(chǎng)景的構(gòu)成要素。視頻的最后展示了虛擬爵士樂(lè)隊(duì)。

關(guān)于 NVIDIA 3D MoMa 的論文將于北京時(shí)間 6 月 23 日凌晨 2:30 分 在 CVPR 的分會(huì)場(chǎng)上發(fā)表。這是 NVIDIA 作者在本次會(huì)議上發(fā)表的 38 篇論文之一。點(diǎn)擊“閱讀原文”,進(jìn)一步了解 NVIDIA Research 在 CVPR 上發(fā)布的內(nèi)容。

原文標(biāo)題:CVPR 發(fā)布 | 得心應(yīng)手的 AI:NVIDIA Research 助力內(nèi)容創(chuàng)作者使用 3D 物體進(jìn)行即興創(chuàng)作

文章出處:【微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

審核編輯:湯梓紅

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 3D
    3D
    +關(guān)注

    關(guān)注

    9

    文章

    2843

    瀏覽量

    107184
  • NVIDIA
    +關(guān)注

    關(guān)注

    14

    文章

    4817

    瀏覽量

    102637
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    87

    文章

    29393

    瀏覽量

    267688

原文標(biāo)題:CVPR 發(fā)布 | 得心應(yīng)手的 AI:NVIDIA Research 助力內(nèi)容創(chuàng)作者使用 3D 物體進(jìn)行即興創(chuàng)作

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    使用NVIDIA Edify助力的服務(wù)創(chuàng)建3D資產(chǎn)和虛擬環(huán)境照明

    使用 NVIDIA Edify 助力的服務(wù)創(chuàng)建 3D 資產(chǎn)和虛擬環(huán)境照明,或是減半生成圖像時(shí)間。
    的頭像 發(fā)表于 08-02 15:22 ?373次閱讀

    3D封裝熱設(shè)計(jì):挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

    隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展,芯片封裝技術(shù)也在持續(xù)進(jìn)步。目前,2D封裝和3D封裝是兩種主流的封裝技術(shù)。這兩種封裝技術(shù)在散熱路徑和熱設(shè)計(jì)方面有著各自的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)。本文將深入探討2D封裝和3D
    的頭像 發(fā)表于 07-25 09:46 ?1186次閱讀
    <b class='flag-5'>3D</b>封裝熱設(shè)計(jì):挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

    有了2D NAND,為什么要升級(jí)到3D呢?

    2D NAND和3D NAND都是非易失性存儲(chǔ)技術(shù)(NVM Non-VolatileMemory),屬于Memory(存儲(chǔ)器)的一種。
    的頭像 發(fā)表于 03-17 15:31 ?853次閱讀
    有了<b class='flag-5'>2D</b> NAND,為什么要升級(jí)到<b class='flag-5'>3D</b>呢?

    高分工作!Uni3D3D基礎(chǔ)大模型,刷新多個(gè)SOTA!

    我們主要探索了3D視覺(jué)中scale up模型參數(shù)量和統(tǒng)一模型架構(gòu)的可能性。在NLP / 2D vision領(lǐng)域,scale up大模型(GPT-4,SAM,EVA等)已經(jīng)取得了很impressive
    的頭像 發(fā)表于 01-30 15:56 ?716次閱讀
    高分工作!Uni<b class='flag-5'>3D</b>:<b class='flag-5'>3D</b>基礎(chǔ)大模型,刷新多個(gè)SOTA!

    介紹一種使用2D材料進(jìn)行3D集成的新方法

    美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究人員展示了一種使用2D材料進(jìn)行3D集成的新穎方法。
    的頭像 發(fā)表于 01-13 11:37 ?967次閱讀

    友思特C系列3D相機(jī):實(shí)時(shí)3D點(diǎn)云圖像

    3D相機(jī)
    虹科光電
    發(fā)布于 :2024年01月10日 17:39:25

    一文了解3D視覺(jué)和2D視覺(jué)的區(qū)別

    ,3D視覺(jué)與2D視覺(jué)最明顯的區(qū)別在于立體感。2D視覺(jué)只有兩個(gè)維度,即寬度和高度;而3D視覺(jué)則具有額外的深度維度。通過(guò)模擬真實(shí)世界中的第三個(gè)維度,3D
    的頭像 發(fā)表于 12-25 11:15 ?2610次閱讀

    2D3D視覺(jué)技術(shù)的比較

    作為一個(gè)多年經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器視覺(jué)工程師,我將詳細(xì)介紹2D3D視覺(jué)技術(shù)的不同特點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景以及它們能夠解決的問(wèn)題。在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi),2D3D視覺(jué)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能制造的關(guān)鍵技術(shù),它們?cè)诠I(yè)
    的頭像 發(fā)表于 12-21 09:19 ?1005次閱讀

    3D人體生成模型HumanGaussian實(shí)現(xiàn)原理

    3D 生成領(lǐng)域,根據(jù)文本提示創(chuàng)建高質(zhì)量的 3D 人體外觀和幾何形狀對(duì)虛擬試穿、沉浸式遠(yuǎn)程呈現(xiàn)等應(yīng)用有深遠(yuǎn)的意義。傳統(tǒng)方法需要經(jīng)歷一系列人工制作的過(guò)程,如 3D 人體模型回歸、綁定、
    的頭像 發(fā)表于 12-20 16:37 ?1416次閱讀
    <b class='flag-5'>3D</b>人體生成模型HumanGaussian實(shí)現(xiàn)原理

    提供3D打印材料與解決方案,助力3D打印產(chǎn)業(yè)發(fā)展

    提供3D打印材料與解決方案,助力3D打印產(chǎn)業(yè)發(fā)展
    的頭像 發(fā)表于 12-12 11:12 ?462次閱讀

    3D 封裝與 3D 集成有何區(qū)別?

    3D 封裝與 3D 集成有何區(qū)別?
    的頭像 發(fā)表于 12-05 15:19 ?894次閱讀
    <b class='flag-5'>3D</b> 封裝與 <b class='flag-5'>3D</b> 集成有何區(qū)別?

    使用Python從2D圖像進(jìn)行3D重建過(guò)程詳解

    有許多不同的方法和算法可用于從2D圖像執(zhí)行3D重建。選擇的方法取決于諸如輸入圖像的質(zhì)量、攝像機(jī)校準(zhǔn)信息的可用性以及重建的期望準(zhǔn)確性和速度等因素。
    的頭像 發(fā)表于 12-05 14:07 ?2517次閱讀
    使用Python從<b class='flag-5'>2D</b><b class='flag-5'>圖像</b>進(jìn)行<b class='flag-5'>3D</b>重建過(guò)程詳解

    阿迪達(dá)斯與 Covision Media 使用 AI 和 NVIDIA RTX 創(chuàng)建逼真的 3D 內(nèi)容

    Covision 的基于 AI 的 3D 技術(shù)可幫助企業(yè)掃描數(shù)千種產(chǎn)品,為網(wǎng)站和移動(dòng)應(yīng)用創(chuàng)建逼真的 3D 圖像、視頻和 AR 體驗(yàn)。 將實(shí)體產(chǎn)品掃描成
    的頭像 發(fā)表于 11-28 18:45 ?588次閱讀
    阿迪達(dá)斯與 Covision Media 使用 AI 和 <b class='flag-5'>NVIDIA</b> RTX <b class='flag-5'>創(chuàng)建</b>逼真的 <b class='flag-5'>3D</b> 內(nèi)容

    什么是3D霍爾開(kāi)關(guān)?和2D霍爾開(kāi)關(guān)的區(qū)別在哪里

    3D霍爾開(kāi)關(guān)是一種新型的磁感應(yīng)開(kāi)關(guān)器件,它利用磁性材料之間的相互作用力來(lái)檢測(cè)磁場(chǎng)的變化,并輸出相應(yīng)的開(kāi)關(guān)信號(hào)。與傳統(tǒng)的2D霍爾開(kāi)關(guān)相比,3D霍爾開(kāi)關(guān)具有更高的靈敏度和可靠性,因此在很多領(lǐng)域得到了廣泛
    的頭像 發(fā)表于 11-16 16:16 ?1828次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>3D</b>霍爾開(kāi)關(guān)?和<b class='flag-5'>2D</b>霍爾開(kāi)關(guān)的區(qū)別在哪里

    基于深度學(xué)習(xí)的3D點(diǎn)云實(shí)例分割方法

    3D實(shí)例分割(3DIS)是3D領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的核心問(wèn)題。給定由點(diǎn)云表示的 3D 場(chǎng)景,我們尋求為每個(gè)點(diǎn)分配語(yǔ)義類(lèi)和唯一的實(shí)例標(biāo)簽。 3DIS
    發(fā)表于 11-13 10:34 ?1934次閱讀
    基于深度學(xué)習(xí)的<b class='flag-5'>3D</b>點(diǎn)云實(shí)例分割方法