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NVIDIA推出GauGAN研究工具:随便画都能创造拟真影像 游戏、电影内容创作更简易

NVIDIA推出GauGAN研究工具,可以让游戏、电影快速产生大量虚拟的真实场景内容,也能让电脑以更快速度识别真实场景,并且能在更短时间内将影像内容划分不同区块,例如应用在自驾车系统时,即可让电脑系统快速依照识别景象快速标示道路可行进范围,让车辆自动驾驶系统可以用更快识别效率运作,或是加速电脑视觉影像识别效率。

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去年宣布以GAN生成对抗学习网络技术,让人工智能可以透过学习不同脸谱特征,进而创造全新脸谱内容之后,NVIDIA在此次GTC 2019期间更进一步宣布推出全新GauGAN研究工具,透过庞大的影像资料量让电脑系统进行学习,并且依照特定颜色与简单字词描述对应物件、场景,例如以浅蓝色对应天空、深绿色对应树木、浅绿色对应草地,白色对应云朵等,让使用者可以透过简单绘制操作即可快速生成不同拟真景象,甚至可随着不同颜色替换变更景象呈现结果。

是NVIDIA宣布打造全新GauGAN研究工具,透过简单线条绘制即可建立拟真影像这篇文章的第1图

在GauGAN研究工具中,NVIDIA藉由先前预先以庞大影像资料量近学习训练的模型为基础,配合特定颜色与简单字词描述所对应物件、场景,藉此让使用者透过简单色块绘制,即可立即形成相当清晰的拟真景象,而随着使用者持续变更色块绘制形式与选择颜色,即可形成不同景象内容。

同时,在即时变更的拟真景象中,电脑系统依然会依照真实物理表现与光影效果呈现变更后的景象内容,例如从原本油绿草地景象变更成冰天雪地场景,场景中的树木就会以枯树形式呈现。根据NVIDIA的说法,系统之所以可以正确反映这样的"自然"现象,其实也是基于持续学习各个影像内容所呈现结果,因此可以学习认知冰天雪地的场景应该只会出现枯树,而不会有树叶茂密场景。

这样的技术应用,NVIDIA表示可以诸如游戏、电影等需要大量产生真实场景的内容创作需求,进而加快内容创作流程。而反过来的话,其实也能让电脑以更快速度识别真实场景,并且能在更短时间内将影像内容划分不同区块,例如应用在自驾车系统时,即可让电脑系统快速依照识别景象快速标示道路可行进范围,让车辆自动驾驶系统可以用更快识别效率运作,或是加速电脑视觉影像识别效率。

至于实际推动此类影像应用所需硬件架构,NVIDIA表示最主要仍取决实际应用需求,此次实际展示为了加快渲染流程,因此是透过Titan RTX完成。

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