NVIDIA Instant NeRF: la nueva tecnología que convierte fotos 2D en objetos 3D

NVIDIA presentó Instant NeRF, una nueva tecnología que entrena a los algoritmos de la Inteligencia Artificial para crear objetos 3D a partir de fotos bidimensionales. Te contamos todo lo que tenes que saber ¡en esta nota!

NeRF NVIDIA

NVIDIA presentó una nueva tecnología llamada Instant Neural Radiance Field (NeRF) que entrena a los algoritmos de Inteligencia Artificial para crear objetos 3D a partir de fotos bidimensionales. Instant NeRF tiene la posibilidad de llenar los blancos al interpolar lo que las fotos 2D no capturaron. 

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Sin dudas se trata de una gran noticia para el mundo de la tecnología ya que NeRF podría generar avances en campos como los videojuegos o la conducción autónoma. Por otro lado, con la nueva técnica desarrollada por NVIDIA, la NeRF solo se necesitan unos segundos para entrenar a la Inteligencia Artificial y generar una escena 3D.

Según NVIDIA, el entrenamiento de Instant NeRF utiliza docenas de fotos fijas y los ángulos de cámara desde los que fueron tomadas. Después de el entrenamiento, la Inteligencia Artificial solo tarda “decenas de milisegundos” en crear una escena 3D. Al igual que otras técnicas NeRF, se requieren imágenes tomadas desde varios ángulos. Y para fotos con múltiples sujetos, se prefieren las imágenes tomadas sin demasiado movimiento.

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La compañía también explica que los primeros modelos NeRF tampoco tardaban mucho en producir resultados. Solo les toma unos minutos renderizar una escena 3D, incluso si el sujeto en algunas imágenes está tapado por cosas como pilares y muebles. La versión de NVIDIA solo tarda segundos en entrenarse, porque se basa en una técnica que desarrolló la compañía llamada Cuadrícula Hash de resolución múltiple, que está optimizada para ser ejecutada de manera eficiente en sus GPU.

NeRF NVIDIA

NVIDIA reveló que su creencia es que la Instant NeRF pueda usarse para entrenar robots y ayudar a los sistemas de conducción autónomos a comprender los tamaños y formas de los objetos del mundo real. La compañía también ve en un futuro utilizar la técnica para el entrenamiento y la arquitectura, donde se puede utilizar como una forma de generar modelos 3D en entornos reales que los creadores pueden modificar durante el proceso de planificación.

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