數(shù)字文藝復興：NVIDIA Neuralangelo研究重構3D場景

Neuralangelo是NVIDIA Research 開發(fā)的一個全新AI模型，它利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行3D重建，可將2D視頻片段轉換為詳細的3D結構，為建筑物、雕塑以及其他真實物體生成逼真的虛擬復本。

就像米開朗基羅用大理石雕刻出令人驚嘆、栩栩如生的雕塑一樣，Neuralangelo能生成具有復雜細節(jié)和紋理的3D結構。隨后，創(chuàng)意人士可以將這些3D物體導入設計軟件中，對其進行進一步編輯，用于藝術、視頻游戲開發(fā)、機器人和工業(yè)數(shù)字孿生。

Neuralangelo將復雜材料——包括屋頂瓦片、玻璃板和光滑的大理石——的紋理從2D視頻轉換為3D物料的能力大大超過了以前的方法。高保真度讓開發(fā)者和創(chuàng)意專業(yè)人士更容易進行3D重建，使用智能手機拍攝的視頻快速為項目創(chuàng)建可用的虛擬物體。

NVIDIA Research高級研究總監(jiān)、上述論文的合著者劉洺堉表示：“Neuralangelo的3D重建能力將使創(chuàng)作者受益匪淺，能夠幫助他們在數(shù)字世界中重建現(xiàn)實世界。這個工具最終將使開發(fā)人員能夠將詳細的對象——無論是小雕像還是大型建筑——導入到虛擬環(huán)境中，用于電子游戲或工業(yè)數(shù)字孿生。”

在一次演示中，NVIDIA研究人員展示了該模型如何重建米開朗基羅“大衛(wèi)像”這樣的標志性物體以及平板卡車這樣的普通物體。Neuralangelo還可以重建建筑物的內部和外部——以NVIDIA灣區(qū)辦公園區(qū)的詳細3D模型為例進行了演示。

本次發(fā)布相關精彩視頻已在NVIDIA中國西瓜視頻賬號發(fā)布：

數(shù)字文藝復興：NVIDIA Neuralangelo研究重構3D場景

在3D中應用神經(jīng)渲染模型

之前用于重建3D場景的AI模型很難準確捕捉重復的紋理、均勻的顏色和強烈的顏色變化。Neuralangelo采用即時神經(jīng)圖形基元——即NVIDIA Instant NeRF背后的技術——來幫助捕捉這些更精細的細節(jié)。

使用從不同角度拍攝的物體或場景的2D視頻，該模型會選擇從不同角度捕捉的鏡頭來確定物體或場景的深度、大小和形狀，就像藝術家會從多個角度描繪一個物體一樣。

一旦確定了每個鏡頭的相機位置，Neuralangelo的AI就會創(chuàng)建一個粗略的3D場景，相當于雕塑家開始雕刻主體的形狀。

然后，該模型對渲染進行優(yōu)化以銳化細節(jié)，就好像雕塑家辛苦雕琢石頭來模仿織物或人的紋理。

最終會生成一個3D物體或大規(guī)模場景，可用于虛擬現(xiàn)實應用、數(shù)字孿生或機器人開發(fā)。

在6月18-22日舉行的CVPR大會上探尋NVIDIA Research的研究成果

在6月18日至22日于溫哥華舉行的CVPR上，NVIDIA Research將展示近30個項目，其中包括Neuralangelo。這些論文的主題涵蓋姿態(tài)估計、3D重建和視頻生成。

其中一個名為DiffCollage的項目是一種創(chuàng)建大規(guī)模內容的擴散法，包括長橫向、360度全景圖和循環(huán)運動圖像。當輸入一個具有標準長寬比的圖像訓練數(shù)據(jù)集時，DiffCollage將這些較小的圖像視為更大視覺片段的一部分——就像一張張拼貼畫。這使得擴散模型能夠生成看上去有凝聚力的大型內容，而無需使用相同比例的圖像進行訓練。

該技術還可以將文本提示轉換為視頻序列，技術演示中使用了預先訓練的擴散模型來捕捉人體動作：

本次發(fā)布相關精彩視頻已在NVIDIA中國西瓜視頻賬號發(fā)布：

DiffCollage 將文本提示轉換為視頻序列

了解有關NVIDIA Research參展CVPR的更多信息。

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