211service.com
AI programmatūra var izveidot visu digitālo pasauli no vienkāršas skices
Reālistiskas virtuālās vides izveide prasa laiku un prasmes. Detaļas ir jāizstrādā ar rokām, izmantojot grafikas mikroshēmu, kas atveido 3D formas, atbilstošu apgaismojumu un faktūras. Piemēram, jaunākās grāvējspēles videospēle Red Dead Redemption 2 aptuveni 1000 izstrādātāju komandai bija nepieciešami vairāk nekā astoņi gadi, lai izveidotu — reizēm arī 100 stundu nedēļas. Šāda darba slodze var nebūt vajadzīga daudz ilgāk. Spēcīgs jauns AI algoritms var izsapņot fotoreālistiskas ainas detaļas lidojuma laikā.
Mikroshēmu ražotāja Nvidia izstrādātā programmatūra ne tikai atvieglos programmatūras izstrādātāju dzīvi. To varētu arī izmantot, lai automātiski ģenerētu virtuālās vides virtuālajai realitātei vai mācītu pašbraucošus automobiļus un robotus par pasauli.
Mēs varam izveidot jaunas skices, kas nekad nav redzētas, un tās atveidot, saka Braiens Katanzaro , Nvidia lietišķās dziļās apmācības viceprezidents. Mēs patiesībā mācām modelim zīmēt, pamatojoties uz reālu video.
Nvidia pētnieki izmantoja standarta mašīnmācības pieeju, lai video ainā identificētu dažādus objektus: automašīnas, kokus, ēkas un tā tālāk. Pēc tam komanda izmantoja tā saukto ģeneratīvo pretrunīgo tīklu jeb GAN, lai apmācītu datoru aizpildīt reālistiskus 3D attēlus.
Pēc tam sistēmai var ievadīt ainas kontūru, parādot, kur atrodas dažādi objekti, un tā aizpildīs satriecošas, nedaudz mirdzošas detaļas. Efekts ir iespaidīgs, pat ja daži no šiem objektiem reizēm izskatās nedaudz izliekti vai savīti.
Klasiskā datorgrafika tiek renderēta, veidojot veidu, kā gaisma mijiedarbojas ar objektiem, saka Catanzaro. Mēs domājām, ko mēs varētu darīt ar mākslīgo intelektu, lai mainītu renderēšanas procesu.
Catanzaro saka, ka šī pieeja varētu pazemināt barjeru spēļu dizainam. Papildus veselu ainu renderēšanai šo pieeju varētu izmantot, lai videospēlei pievienotu īstu personu pēc dažu minūšu ilgas videomateriāla, kurā redzama šī persona reālajā dzīvē. Viņš ierosina, ka šo pieeju varētu izmantot arī, lai palīdzētu padarīt reālistiskus virtuālās realitātes iestatījumus vai nodrošināt sintētiskos apmācības datus autonomiem transportlīdzekļiem vai robotiem. Viņš saka, ka nevar reāli iegūt reālus treniņu datus par katru situāciju, kas varētu parādīties. Par darbu tika paziņots šodien plkst NeurIPS , liela AI konference Monreālā.
Šis ir interesants un iespaidīgs darbs, saka Mišels van de Panne, Britu Kolumbijas universitātes profesors, kurš specializējas mašīnmācībā un datorgrafikā. Viņš atzīmē, ka iepriekšējais darbs, kas saistīts ar GAN, ietvēra vienkāršāku elementu, piemēram, atsevišķu attēlu vai rakstzīmju kustību, sintezēšanu.
Van de Panne saka, ka darbs norāda uz ļoti atšķirīgu veidu, kā izveidot animētus attēlus. Viens ar atšķirīgu iespēju kopumu, kas ir mazāk skaitļošanas ietilpīgs un varētu būt interaktīvs.
Nvidia algoritms ir tikai jaunākais reibinošajā progresu gājienā, kas saistīts ar GAN. Google pētnieks tikai pirms dažiem gadiem izgudroja GAN, un tie ir kļuvuši par izcilu rīku reālistisku un bieži vien šausmīgi dīvainu attēlu un audio sintezēšanai. Šī tendence sola radikāli mainīt datorgrafiku un specefektus, kā arī palīdzēt māksliniekiem un mūziķiem iztēloties vai attīstīt jaunas idejas. Taču tas var arī iedragāt sabiedrības uzticību video un audio pierādījumiem (vēlreiz skatiet Fake America Great ).
Catanzaro atzīst, ka to varētu izmantot ļaunprātīgi. Viņš saka, ka šī ir tehnoloģija, ko varētu izmantot daudzām lietām.