NVIDIA’nın yeni AI modeli, sanal dünyalar için hızla nesneler ve karakterler oluşturur

yeni bir modelle sanal 3B dünyalar yaratmanın acısını çıkarmak istiyor. NVIDIA, GET3D’nin karakterler, binalar, araçlar ve diğer 3B nesne türlerini oluşturabileceğini söylüyor. Model, şekilleri de hızlı bir şekilde kırabilmelidir. Şirket, GET3D’nin tek bir GPU kullanarak saniyede yaklaşık 20 nesne üretebileceğini belirtiyor.

Araştırmacılar, modeli çoklu açılardan alınan 3B şekillerin sentetik 2B görüntülerini kullanarak eğitti. NVIDIA, A100 Tensor Core GPU’ları kullanarak yaklaşık 1 milyon görüntüyü GET3D’ye beslemenin sadece iki gün sürdüğünü söylüyor.

Model, NVIDIA’dan Isha Salian “yüksek kaliteli dokulara ve karmaşık geometrik ayrıntılara” sahip nesneler oluşturabilir. Salian, GET3D’nin yaptığı şekiller “dokulu bir malzemeyle kaplanmış, kartonpiyer modeli gibi bir üçgen ağ şeklindedir” diye ekledi.

GET3D bunları uyumlu formatlarda oluşturacağından, kullanıcılar nesneleri oyun motorlarına, 3D modelleyicilere ve film oluşturuculara düzenleme için hızlı bir şekilde aktarabilmelidir. Bu, geliştiricilerin oyunlar ve metaverse için yoğun sanal dünyalar yaratmasının çok daha kolay olabileceği anlamına geliyor. NVIDIA, robotik ve mimariyi diğer kullanım örnekleri olarak gösterdi.

Şirket, araba görüntülerinden oluşan bir eğitim veri setine dayanarak GET3D’nin sedanlar, kamyonlar, yarış arabaları ve kamyonetler üretebildiğini söyledi. Ayrıca hayvan resimleri üzerinde eğitildikten sonra tilki, gergedan, at ve ayı üretebilir. Tahmin edebileceğiniz gibi, NVIDIA, GET3D’ye beslenen eğitim seti ne kadar büyük ve çeşitli olursa, “çıktı o kadar çeşitli ve ayrıntılı” olduğunu belirtiyor.

Başka bir NVIDIA AI aracının yardımıyla, metin tabanlı istemlerle bir nesneye çeşitli stiller uygulamak mümkündür. Bir arabaya yanmış bir görünüm uygulayabilir, bir ev modelini perili bir eve dönüştürebilir veya teknolojiyi gösteren bir videonun önerdiği gibi herhangi bir hayvana kaplan çizgileri uygulayabilirsiniz.

GET3D’yi oluşturan NVIDIA Araştırma ekibi, gelecekteki sürümlerin sentetik veriler yerine gerçek dünya görüntüleri üzerinde eğitilebileceğine inanıyor. Belirli bir zamanda bir nesne kategorisine odaklanmak yerine, modeli aynı anda çeşitli 3B şekil türleri üzerinde eğitmek de mümkün olabilir.

Engadget tarafından önerilen tüm ürünler, ana şirketimizden bağımsız editör ekibimiz tarafından seçilir. Hikayelerimizden bazıları bağlı kuruluş bağlantıları içerir. Bu bağlantılardan biri aracılığıyla bir şey satın alırsanız, bir ortaklık komisyonu kazanabiliriz. Tüm fiyatlar yayınlandığı tarihte doğrudur.

Leave a Comment