グランド セフト オート シリーズから多数のゲームまで スパイダーマンのタイトル, 多くのビデオ ゲームでは、現実の (または薄く架空の) 都市の 3 次元表現を探索できます。 しかし、こうした都市景観を作り出すのは簡単ではありません。 このタスクでは、プレイヤーが完成した仮想世界を歩いたり、運転したり、飛行したりする前に、何千時間ものコンピュータ モデリングと慎重な参考資料の調査が必要です。
ただし、Nvidia の印象的な新しい技術デモは、別の方法があることを示しています。 モントリオールで開催された NeurIPS 人工知能カンファレンスで披露されたこのテクノロジー企業は、機械学習テクノロジーを見せるだけで説得力のある仮想都市をどのように生成できるかを紹介しました。 ダッシュカム ビデオ。 これらのビデオは、自動運転車が都市内を 1 週間試運転した際に収集されたものです。 ニューラル ネットワークのトレーニング プロセスには、DGX-1 スーパーコンピューター システム上の Nvidia の Tesla V100 GPU を使用して約 1 週間かかりました。 かつて、A.I. 何を見ているのかを学習し、これを色分けされたオブジェクトにセグメント化する方法を理解した後、仮想都市は Unreal Engine 4 を使用して生成されました。
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「開発者が直面する主な障害の 1 つは、仮想世界向けのコンテンツの作成に費用がかかることです。」 ブライアン・カタンザーロ、Nvidiaの応用深層学習研究担当副社長はDigital Trendsに語った。 「ゲームや VR アプリケーション用のインタラクティブな世界を作成するには、何十人ものアーティストが数か月かかることがあります。 私たちは、AI を使用してディープラーニングを使用してコンテンツをレンダリングする新しい方法を作成しました。 これは現実世界から学習するものであり、アーティストや開発者がはるかに低コストで仮想環境を作成するのに役立つ可能性があります。」
NVIDIA での研究: 初のインタラクティブ AI レンダリング仮想世界
カタンツァーロ氏は、この技術には現実世界への応用の可能性が無数にあると述べた。 たとえば、ユーザーが携帯電話で短いビデオを撮影してアップロードすることで、ゲーム内のアバターをカスタマイズできるようになります。 これは、ユーザーの特徴が別の体の動きにマッピングされる面白いビデオの作成にも使用できます。 (上記のビデオで見られるように、Nvidia は開発者の 1 人に
江南スタイル ダンス。）「建築家は、クライアントのために仮想デザインをレンダリングするためにこれを使用することもできます」とカタンツァーロ氏は続けました。 「この技術を使えば、仮想環境でロボットや自動運転車を訓練することができます。 これらすべてのケースにおいて、仮想世界の作成にかかるコストと時間が削減されるでしょう。」
同氏は、これはまだ初期の研究であり、成熟して商業用途に展開するには「数年」かかるだろうと付け加えた。 「しかし、コンピュータグラフィックスの作成方法を根本的に変えることができることに興奮しています」とカタンツァーロ氏は語った。
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