Wenn Sie auf den ersten Blick dachten, NVIDIA NeRF sei ein Zeichen dafür, dass der Grafikgigant versucht, sich auf den Markt für Spielzeug-Dartpistolen zu konzentrieren, kann Ihnen niemand einen Vorwurf machen. Glücklicherweise ist die Realität viel cooler. NeRF steht für „Neural Radiance Fields“, eine KI-basierte Technologie, die darauf abzielt, Objekte oder ganze Szenen mit sehr wenigen Informationen nachzubilden.

Ein Hauptziel von NeRF ist die Bereitstellung einer resultierenden Szene mit as geringe Dateigröße wie möglich. Sie können der Technologie ein paar Bilder zuführen, und die KI übernimmt, um eine Szene zu erstellen, in der Sie herumschwenken können. In Zukunft könnte der Einsatz von NeRF bedeuten, dass die Installationsgröße von Spielen drastisch sinken könnte, einfach weil KI intelligent genug wäre, um eine genaue Darstellung einer Szene mit wenigen Anfangsdaten neu zu erstellen.

Während NVIDIA über NeRF gesprochen hat seit letztem Jahr ist es gerade wieder auf unserem Radar aufgetaucht. Der YouTube-Kanal Two Minute Papers hat einen detaillierten Überblick darüber veröffentlicht, wozu NeRF in der Lage ist, und es ist eine großartige Beobachtung:

Natürlich, je mehr Bildeingabe NeRF AI hat, desto mehr Das resultierende Ergebnis wird zwar genau sein, aber im Großen und Ganzen sind nur sehr wenige Daten erforderlich, um eine glaubwürdige Szene zu erzeugen. Als Beispiel werden vier Fotos aus unterschiedlichen Winkeln von einer Frau aufgenommen, die die KI in ein 3D-Modell umwandelt und in der Umgebung geschwenkt werden kann.

Das NeRF-Verfahren erinnert an die Photogrammetrie, erfordert jedoch viel weniger Informationen, um ein Objekt oder eine Szene zu erzeugen. Selbst einfache Objekte in der Photogrammetrie könnten Dutzende von Fotos erfordern, um ein nützliches 3D-Objekt zu erzeugen, während NeRF nur einen Bruchteil davon benötigt. Das Endergebnis der Photogrammetrie kann oft gezackte Kanten aufweisen, was im Allgemeinen nicht so wichtig ist, wenn das Asset verkleinert und in eine Spiel-Engine platziert wird, aber NeRF zielt darauf ab, eine Szene ohne nennenswerte Probleme nachzubilden.

NeRF hat sich im letzten Jahr dramatisch weiterentwickelt, mit NVIDIAs Instant NeRF GitHub-Repository, das das ganze Jahr über voller Aktivität ist. Der Techniker gelang es sogar, das Erfindung des Jahres vor nur einem Monat.

Während NeRF eine großartig aussehende Szene als 3D-Umgebung nachbilden kann, ist die Notwendigkeit einer starken Rechenleistung nicht gegeben ein Weg. Letztendlich müssen Sie die Szene noch rendern. Je leistungsfähiger Ihre Grafiklösung, desto besser. Darüber hinaus ist auch die Inferenzleistung entscheidend, was bedeutet, dass GPUs mit beschleunigter Matrixmultiplikation stark davon profitieren werden – wie NVIDIAs, die mit Tensor-Kernen ausgestattet sind.

Was uns an NeRF am meisten beeindruckt, ist, wie weit die KI ist kommen in einer scheinbar kurzen Zeit. Einiges, was vor ein paar Jahrzehnten noch unwahrscheinlich – wenn nicht sogar unmöglich – schien, wird Realität. Und nein, ein AI GPT hat diesen Beitrag nicht geschrieben, vielen Dank.

By Henry Taylor

Ich arbeite als Backend-Entwickler. Einige von Ihnen haben mich vielleicht auf der Entwicklerkonferenz gesehen. In letzter Zeit arbeite ich an einem Open-Source-Projekt.