Grand Theft Auto 프랜차이즈부터 다양한 게임까지 스파이더맨 타이틀, 많은 비디오 게임을 통해 실제(또는 얇게 허구화된) 도시의 3차원 표현을 탐색할 수 있습니다. 하지만 이러한 도시 경관을 만드는 것은 쉽지 않습니다. 이 작업을 수행하려면 플레이어가 완성된 가상 세계를 걷거나, 운전하거나, 날아다니기 전에 수천 시간의 컴퓨터 모델링과 세심한 참고 연구가 필요합니다.
그러나 Nvidia의 인상적인 새로운 기술 데모는 다른 방법이 있음을 보여줍니다. 몬트리올에서 열린 NeurIPS 인공 지능 컨퍼런스에서 이 기술 회사는 기계 학습 기술이 어떻게 보여주는 것만으로도 설득력 있는 가상 도시를 생성할 수 있는지 보여주었습니다. 대시 캠 비디오. 이 영상은 1주일 동안 도시를 시범 운전하는 동안 자율주행차에서 수집되었습니다. 신경망 훈련 과정은 DGX-1 슈퍼컴퓨터 시스템에서 Nvidia의 Tesla V100 GPU를 사용하여 약 1주일이 걸렸습니다. 일단 A.I. 무엇을 보고 있는지 학습하고 이를 색상으로 구분된 개체로 분할하는 방법을 알아낸 후 Unreal Engine 4를 사용하여 가상 도시를 생성했습니다.
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"개발자가 직면한 주요 장애물 중 하나는 가상 세계용 콘텐츠를 만드는 데 비용이 많이 든다는 것입니다." 브라이언 카탄자로Nvidia의 응용 딥 러닝 연구 담당 부사장은 Digital Trends에 말했습니다. “게임이나 VR 애플리케이션을 위한 대화형 세계를 만드는 데 수십 명의 아티스트가 수개월이 걸릴 수 있습니다. 우리는 AI를 사용하여 딥 러닝을 사용하여 콘텐츠를 렌더링하는 새로운 방법을 만들었습니다. 현실 세계에서 배우는 방식으로 아티스트와 개발자가 훨씬 저렴한 비용으로 가상 환경을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.”
NVIDIA 연구: 최초의 대화형 AI 렌더링 가상 세계
Catanzaro는 이 기술에 대한 실제 응용 가능성이 무수히 많다고 말했습니다. 예를 들어 사용자는 휴대폰으로 짧은 동영상을 촬영한 후 업로드하여 게임에서 아바타를 맞춤 설정할 수 있습니다. 이는 사용자의 특징이 다른 신체의 움직임에 매핑되는 재미있는 비디오를 만드는 데에도 사용될 수 있습니다. (위 비디오에서 볼 수 있듯이 Nvidia는 개발자 중 한 명에게
강남 스타일 춤.)Catanzaro는 "건축가는 이를 사용하여 고객을 위한 가상 디자인을 렌더링할 수도 있습니다."라고 말했습니다. “이 기술을 사용하여 가상 환경에서 로봇이나 자율주행차를 훈련시킬 수 있습니다. 이 모든 경우에 가상 세계를 만드는 데 소요되는 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.”
그는 이것이 아직 초기 연구이며 성숙해 상용 응용 프로그램에 적용되려면 "몇 년"이 걸릴 것이라고 덧붙였습니다. Catanzaro는 "그러나 이것이 컴퓨터 그래픽이 만들어지는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있다는 사실에 매우 기쁩니다."라고 말했습니다.
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