NVIDIA’s nieuwe AI-model genereert snel objecten en personages voor virtuele werelden

wil de angel uit het creëren van virtuele 3D-werelden halen met een nieuw model. GET3D kan karakters, gebouwen, voertuigen en andere soorten 3D-objecten genereren, zegt NVIDIA. Het model moet ook snel vormen kunnen maken. Het bedrijf merkt op dat GET3D ongeveer 20 objecten per seconde kan genereren met behulp van een enkele GPU.

Onderzoekers hebben het model getraind met behulp van synthetische 2D-afbeeldingen van 3D-vormen die vanuit meerdere hoeken zijn genomen. NVIDIA zegt dat het slechts twee dagen duurde om ongeveer 1 miljoen afbeeldingen naar GET3D te voeren met behulp van A100 Tensor Core GPU’s.

Het model kan objecten maken met “high-fidelity texturen en complexe geometrische details”, Isha Salian van NVIDIA. De vormen die GET3D maakt “hebben de vorm van een driehoekig gaas, zoals een model van papier-maché, bedekt met een gestructureerd materiaal”, voegde Salian eraan toe.

Gebruikers moeten de objecten snel kunnen importeren in game-engines, 3D-modelers en filmrenderers voor bewerking, aangezien GET3D ze in compatibele formaten zal maken. Dat betekent dat het voor ontwikkelaars veel gemakkelijker kan zijn om dichte virtuele werelden te creëren voor games en de metaverse. NVIDIA noemde robotica en architectuur als andere use-cases.

Het bedrijf zei dat GET3D op basis van een trainingsdataset van autoafbeeldingen sedans, vrachtwagens, raceauto’s en bestelwagens kon genereren. Het kan ook vossen, neushoorns, paarden en beren voortbrengen nadat het is getraind op dierenafbeeldingen. Zoals je zou verwachten, merkt NVIDIA op dat hoe groter en diverser de trainingsset die in GET3D wordt ingevoerd, “hoe gevarieerder en gedetailleerder de output.”

Met behulp van een andere NVIDIA AI-tool, , is het mogelijk om verschillende stijlen op een object toe te passen met op tekst gebaseerde prompts. Je zou een uitgebrande look op een auto kunnen aanbrengen, een model van een huis in een spookhuis kunnen veranderen of, zoals een video die de technologie laat zien suggereert, tijgerstrepen op elk dier kunnen aanbrengen.

Het NVIDIA-onderzoeksteam dat GET3D heeft gemaakt, gelooft dat toekomstige versies kunnen worden getraind op afbeeldingen uit de echte wereld in plaats van synthetische gegevens. Het kan ook mogelijk zijn om het model op verschillende soorten 3D-vormen tegelijk te trainen, in plaats van zich op één objectcategorie tegelijk te moeten concentreren.

Alle door Engadget aanbevolen producten zijn geselecteerd door onze redactie, onafhankelijk van ons moederbedrijf. Sommige van onze verhalen bevatten gelieerde links. Als u iets koopt via een van deze links, kunnen we een aangesloten commissie verdienen. Alle prijzen zijn correct op het moment van publicatie.

Leave a Comment