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Nvidia训练AI将2D图像转换为3D模型

发布时间:2019/12/10 头条 浏览次数:130

 
Nvidia Research创建了一个无需任何3D训练数据即可预测2D图像的3D属性的AI系统。这项工作将在神经信息处理系统年度会议上进行介绍,学术界和工业界的研究人员将在会议上分享最新的前沿机器学习。现在是第33年,以前称为NIPS的会议将于本周在加拿大温哥华举行。 NeurIPS拥有超过13,000名参与者,是一年中最大的AI研究会议。
这项工作由来自多伦多大学矢量研究所,英伟达研究公司和阿尔托大学的研究人员进行,在“学习如何使用基于插值的可微分渲染器预测3D对象”中进行了详细介绍。
下一步,Nvidia的AI主管和论文的合著者Sanja Fidler在接受电话采访时告诉VentureBeat,该公司可能会尝试将可区分的渲染框架(DIB-R)扩展到更复杂的任务,例如为多个对象或整个场景渲染3D模型。 。此类工作可能会在游戏,AR / VR,机器人或对象跟踪系统中得到应用。
“想象一下,您可以拍摄一张照片,然后出现一个3D模型,这意味着您现在可以查看从[各种]不同角度拍摄了照片的场景。她说:“您可以潜入其中,从不同角度查看它–您可以在照片集中拍摄旧照片,然后将它们变成3D场景,然后像在那儿一样对其进行检查,”她说。
已经开发了许多3D作品中的深度学习。 Facebook AI Research和Google的DeepMind也已经实现了2D到3D AI,但是DIB-R是最早的神经或深度学习架构之一,可以拍摄2D图像,然后预测几个关键的3D属性,例如形状,3D几何和颜色菲德勒说,物体的质地和质地。
“因此,有很多以前的著作,但是没有一个真正能够一起预测所有这些关键特性。他们要么只专注于预测几何形状,要么专注于颜色,但不专注于……形状,颜色,纹理和光线。她说:“这确实完成了–不是[a]完全完成,而是[a]对场景中对象的更全面理解。”
NeurIPS的一项相关工作试图根据人们的声音来预测人们的声音形状。
菲德勒说:“我认为这是一个非常有趣的领域。” “我们在这篇特定论文中并未解决这个问题,但是在深度学习方面,这是您可以提供给神经体系结构的另一项有趣的输入,并且您可以获得非常好的3D信息。如今,我认为这绝对是正确的。”
DIB-R紧随今年早些时候发布的Kaolin,这是Nvidia 3D深度学习库,具有一系列模型,可帮助人们开始使用神经网络进行3D处理。
Nvidia将在NeurIPS上发表五篇论文,并将今天参加多个并列的研讨会,例如AI的Queer,AI的Latinx,AI的Black和AI的机器学习中的Women。