Se à primeira vista você pensou que o NVIDIA NeRF era um sinal de que a gigante gráfica estava tentando entrar no mercado de armas de dardos de brinquedo, ninguém poderia culpá-lo. Felizmente, a realidade é muito mais fria. NeRF significa “Neural Radiance Fields”, uma tecnologia baseada em IA que visa recriar objetos ou cenas inteiras com muito pouca informação para prosseguir.
Um dos principais objetivos do NeRF é fornecer uma cena resultante com o máximo de menor peso de tamanho de arquivo possível. Você pode alimentar a tecnologia com algumas imagens e a IA assume o controle para criar uma cena que você pode percorrer. No futuro, a implantação do NeRF pode significar que os tamanhos de instalação do jogo podem diminuir drasticamente, simplesmente porque a IA seria inteligente o suficiente para recriar uma representação precisa de uma cena com poucos dados iniciais.
Embora a NVIDIA tenha falado sobre o NeRF desde o ano passado, ele voltou ao nosso radar. O canal do YouTube Two Minute Papers publicou uma visão detalhada do que o NeRF é capaz, e é uma ótima observação:
Naturalmente, quanto mais entrada de imagem NeRF AI tiver, mais exato será o resultado resultante, mas, no geral, muito poucos dados são realmente necessários para produzir uma cena verossímil. Um exemplo é fornecido onde quatro fotos em ângulos diferentes são tiradas de uma mulher, que a IA transforma em um modelo 3D e permite que o ambiente seja panorâmico.
O processo NeRF é uma reminiscência da fotogrametria, mas requer muito menos informações para gerar um objeto ou cena. Mesmo objetos simples em fotogrametria podem exigir dezenas de fotos para gerar um objeto 3D útil, enquanto o NeRF requer apenas uma fração disso. O resultado final da fotogrametria geralmente pode mostrar bordas irregulares, o que geralmente não importa muito se o recurso for reduzido e colocado em um mecanismo de jogo, mas o NeRF visa recriar uma cena sem problemas notáveis.
O NeRF evoluiu drasticamente no ano passado, com o Instant NeRF da NVIDIA repositório GitHub repleto de atividades o ano todo. A tecnologia ainda conseguiu prender prêmio de invenção do ano há apenas um mês.
Embora o NeRF possa recriar uma cena de ótima aparência como um ambiente 3D, a necessidade de forte poder de processamento não vai um jeito. Em última análise, você ainda precisa renderizar a cena; portanto, quanto mais poderosa for sua solução gráfica, melhor. Além disso, o desempenho de inferência também é crucial, o que significa que as GPUs com multiplicação acelerada de matrizes se beneficiarão muito, como as da NVIDIA equipadas com núcleos Tensor.
O que mais nos impressiona sobre o NeRF é o quão longe a IA chegou venha no que parece ser um curto período de tempo. Algumas das coisas que pareciam improváveis – se não impossíveis – apenas algumas décadas atrás, estão se tornando realidade. E não, um AI GPT não escreveu este post, muito obrigado.