Nvidia几十年前就实现了巫术的成就：将平坦的2D图像变成一个完全3D的环境。
这项壮举是使用Nvidia的Instant Nerf（神经辐射场）软件实现的，该软件是Techradar报告使用神经网络和快速渲染技术。否则称为逆渲染，该过程利用AI的处理能力来计算光在现实生活中的工作原理。
通过这样做，AI可以将数据近似于2D图像并创建一个完整的3D场景。即使图像是从不同角度拍摄的，这也是可能的。此外，NVIDIA的NERF被认为是与现有过程快的1000倍的同类期间最快的。
要从2D图像产生3D环境，即时Nerf所需的只是几秒钟即可在几张静止照片上“训练”。唯一的缺点是，它仍然需要信息，以使图像从哪个角度进行以进行近似。
这是一个YouTube视频，展示了工作中的即时NERF。标语本身很棒：“经过几分钟的训练，在几秒钟内渲染。”
Green团队将这种即时的NERF技术与宝丽来相机的革命性进行了比较。早在40年代引入了第一台宝丽来相机时，它就可以在几秒钟内查看他们的照片。那是当时的疯狂壮举。现在，Nvidia nerf通过使用该技术飞跃的“下一代”版本人工智能的力量。
在您见证的样本视频中，对宝丽来的颂歌也很明显。如果您认识到角度，那将让人联想到安迪·沃霍尔（Andy Warhol）的标志性宝丽来自拍。
NVIDIA的NERF的用例是什么？
根据博客文章Nvidia的网站，该技术的最大用例之一是自动驾驶汽车。
这些汽车主要是通过对环境进行成像时的作用。但是当前技术的麻烦在于它很不错，需要花费太长时间才能舒适。但是有了即时的nerf，自动驾驶汽车需要做的是拍摄静止照片，将其转换为3D，然后使用它来近似/了解现实世界对象的大小和形状。
另一个潜在的用例是在Metaverse或视频游戏开发字段中。那是因为您可以使用Instant Nerf在短短几分钟内创建化身甚至整个数字世界。几乎没有任何需要3D模型的整个角色，因为您需要做的只是运行神经网络，它为您创建一个。
但不仅如此，NVIDIA仍在寻求将这种技术用于涉及机器学习的其他应用程序。它可以用来翻译比以前更加细微的语言，并改善当前的通用深度学习算法，以实现更多的工作负载。
本文由技术时报拥有
由RJ Pierce撰写
