كشفت Nvidia Research النقاب عن GANVerse3D، وهي تقنية جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها تحويل صورة بسيطة إلى نماذج ثلاثية الأبعاد متحركة وقابلة للتخصيص.
مرة أخرى، يُظهر الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة Nvidia براعتها التكنولوجية. تم التدريب على استخدام GAN (شبكة الخصومة التوليدية)مما يدربه على مراجعة مئات الآلاف من الصور، ولادا (زيادة التمييز التكيفي)والذي يسمح بتحويل الصور بطريقة تكيفية وانتقائية لتحسينها، وبالتالي يمكن للذكاء الاصطناعي تعويض عدم وجود مكتبة كبيرة بما يكفي لإثراء نفسها بالمعلومات التي يجب معالجتها بعد ذلك.
والاستغلال الأخير لإمكانيات هذا الذكاء الاصطناعي مثير للإعجاب للغاية.
قم بتضخيم الصورة لعمل نموذج ثلاثي الأبعاد
طورت Nvidia Research محركًا جديدًاالتعلم العميقوالذي سيسمح لك بإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للكائنات من صور ثنائية الأبعاد بسيطة. كل هذا يحدث من خلال تطبيق جديد يسمى GANVerse3D وتم تطويره بواسطة مختبر Nvidia AI Research Lab في تورونتو.
مدعومًا بآلاف الصور التي تم استيعابها مسبقًا، سيكون GANVerse3D قادرًا على "تضخيم الصورة" لإضفاء الحيوية عليها ثلاثية الأبعاد وحتى تحريكها على جهاز كمبيوتر في بيئة افتراضية.
تأمل Nvidia في جذب المهندسين المعماريين ومبدعي ألعاب الفيديو والمصممين وحتىالقصة المصورةالسينما، من خلال تقديم أداة سهلة الاستخدام، "حتى بالنسبة لأولئك الذين لم يسبق لهم تصميم نماذج ثلاثية الأبعاد»، لإضافة عناصر إلى العرض، أو النموذج، أو المسودة...
ولإثبات قوة محركها، قامت شركة Nvidia بتصميم سيارة KITT الشهيرة من السلسلةK2000. ومن خلال صورة بسيطة، وجدت السيارة السوداء ذات شريط LED الأحمر نفسها افتراضية على كمبيوتر ثلاثي الأبعاد، وهي تقود في مشهد افتراضي، مع إضاءة الأضواء أو الوميض وتأثيرات الإضاءة على هيكل السيارة.
بعد ذلك، تنبأت مجموعة Nvidia Omniverse وأدوات Nvidia PhysX بملمس يحتوي على مواد عالية الجودة يمكن أن تكون من KITT لإضفاء مزيد من الواقعية عليه. وبالتالي فإن GANVerse3D يقدم نفسه كامتداد لـ Omniverse "لمساعدة الفنانين على إنشاء عوالم افتراضية أكثر ثراءً لتطوير الألعاب أو التخطيط الحضري أو تصميم نماذج تعليمية جديدة»، يضيف جان فرانسوا لافليش، المتخصص فيالتعلم العميقفي نفيديا.
ثم أظهرت الشركة الأمريكية مدى سهولة تغيير اللون والملمس وأي عنصر في السيارة مع تطوير ديكورها.
يمكن تنفيذه باستخدام الأشياء أو الخيول، وليس الأشخاص بعد
ولتحقيق ذلك كان من الضروري تغذية GANVerse3D بأكثر من 55000 صورة للمركبات بمختلف أنواعها.صور حقيقية»، يصر خوان جاو، الباحث ومؤلف المشروع. وهكذا تم دمج الصور الملتقطة من زوايا مختلفة، ثم تم تجميعها باستخدام تقنية GAN من Nvidia. وبدأت العملية في دمج الصور ثنائية الأبعاد وتقديم عرض ثلاثي الأبعاد. كل ما عليك فعله بعد ذلك هو إدخال صورة واحدة لنموذج حتى يتمكن البرنامج من القيام بعمله والحصول على العرض بسرعة.
تم حظر هذا المحتوى لأنك لم تقبل ملفات تعريف الارتباط وأجهزة التتبع الأخرى. يتم توفير هذا المحتوى من قبل موقع يوتيوب.
لتتمكن من مشاهدته، يجب عليك قبول الاستخدام الذي يقوم به موقع YouTube لبياناتك والذي يمكن استخدامه للأغراض التالية: السماح لك بعرض المحتوى ومشاركته مع وسائل التواصل الاجتماعي، وتعزيز تطوير وتحسين المنتجات من Humanoid وملحقاتها. الشركاء، عرض إعلانات مخصصة لك بناءً على ملفك الشخصي ونشاطك، وتحديد ملف تعريف إعلاني مخصص، وقياس أداء الإعلانات والمحتوى على هذا الموقع وقياس جمهور هذا الموقع(يتعلم أكثر)
بالنقر على "أوافق على الكل"، فإنك توافق على الأغراض المذكورة أعلاه لجميع ملفات تعريف الارتباط وأدوات التتبع الأخرى التي يضعها Humanoid وشركائها.
يمكنك سحب موافقتك في أي وقت. لمزيد من المعلومات، ندعوك لقراءة موقعناسياسة ملفات تعريف الارتباط.
وبدعم من محرك العرض العصبي ثلاثي الأبعاد، يمكن للمطورين بعد ذلك التحكم في تخصيص الكائن وتغيير الخلفية. قم بالتشغيل باستخدام وحدة معالجة الرسومات Nvidia RTX ومنصة نفيديا أوميفيرس، الذي تم الإعلان عنه مؤخرًا وتصميمه للشركات التي ترغب في التعاون في الوقت الفعلي بتقنية ثلاثية الأبعاد، سيكون GANVerse3D قادرًا على إعادة إنشاء النموذج ثلاثي الأبعاد في أقل من ثانية. العرض ليس دقيقًا ومصقولًا مثل الأصل، ولكن هذا ليس هو الهدف. الهدف هو الحصول على نتيجة بسرعة وبتكلفة منخفضة وسهلة الاستخدام.
تكمن قوة باحثي Nvidia في نجاحهم في تحسين نموذج GAN الخاص بهم، المدعوم بآلاف الصور، حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي الخاص به من توليد البيانات من أجل إنشاء كائن ثلاثي الأبعاد من صورة بسيطة ثنائية الأبعاد. لتسريع العملية وتوليد البيانات بسرعة، تختار التكنولوجيا عرض منظور السيارة على ارتفاع معين وعلى مسافة كاميرا محددة.
في الوقت الحالي، يعمل GANVerse3D بشكل مثالي مع المركبات والخيول والمباني والأشياء الهندسية الثابتة وحتى الوجوه البشرية. بالنسبة للجسم كله، توضح إنفيديا أنه لا يمتلك عناصر كافية من حيث الحركات الممكنة ليتمكن من الحصول على نتيجة مرضية. لكنها مسألة وقت فقط.
هل تريد العثور على أفضل مقالات Frandroid على أخبار Google؟ يمكنك المتابعةفراندرويد على أخبار جوجلبنقرة واحدة.
