盖世汽车讯 英伟达又为浅层图形增加了深度。在将2D图像转换为3D场景、模型和视频之后，该公司将重点转向了编辑。据外媒报道，当地时间6月22日，该家GPU巨头公布了一种新型AI方法，能够将静态图片转变成创造者可以轻松修改的3D物体。英伟达的研究人员研发了一种反向渲染产品——英伟达3D MoMa，能够让用户将一系列静态照片重建成有关一个物体甚至一个场景的3D计算机模型。与更为传统的摄影制图法相比，该工作流程的主要益处在于其能够输出干净的3D模型，还能够通过3D游戏和视觉引擎导入和输出。

英伟达新型AI模型（图片来源：英伟达）

据报道，其他摄影制图程序能够将3D图像转变为3D模型，而英伟达的3D MoMa技术则更进一步，通过创建物体的网格、材料和照明信息，并将其输出为与现有3D图形和建模工具可兼容的格式，而且都能够在较短的时间内完成。英伟达表示，3D MoMa能够在一个小时内，采用单个的英伟达Tensor Core GPU生成三角网格模型。

英伟达的技术可帮助训练机器人和自动驾驶汽车，或者用于更轻松地为游戏和动画创造3D场景。

英伟达图形研究副总裁David Luebke表示：“通过将反向渲染问题的每一个部分当作GPU加速可微组件来打造，英伟达3D MoMa渲染工具采用现代AI机器以及英伟达GPU的原始计算能力来快速生成3D物体，而且创作者可以在现有的工具中不受限制地对输入、编辑和扩展该3D物体。”

英伟达表示，该项技术是首批将超快神经网络训练和快速渲染结合的模型之一。英伟达此前在博客中提到，即时NeRF 可以在几秒钟内学习一个高分辨率的3D场景，还能够在几毫秒内渲染该场景的图像。而3D MoMa则比NeRF还要快上1000多倍。

NeRF是什么？

据英伟达所说，NeRF采用神经网络基于2D图像来表现和渲染3D场景。收集数据输入到NeRF有点像一个红毯摄影师试图从各个角度捕捉明星的穿着，该神经网络也需要从场景周围以及的多个镜头位置拍摄几十张照片。

在包含人或其他移动元素的场景中，此类镜头捕捉得越快，越好。如果在2D图像捕捉过程中有太多的移动过程，AI生成的3D场景就会很模糊。因此，NeRF基本就可以弥补这一点，其训练了一个小的神经网络，通过预测3D空间的任何一点向任意方向辐射的光的颜色来重建该场景。该技术甚至可以在遮挡物周围工作，即物体在某些图像中被柱子等障碍物遮挡时。

该技术可用于训练机器人和自动驾驶汽车，通过捕捉2D图像或视频片段，来了解真实世界物体的尺寸和形状。其还可用于建筑和娱乐，快速生成真实环节的数字化表现形式，而且创作者可以在此基础上修改和构建。除了NeRF外，英伟达的研究人员还在探索如何将此种输入编码技术用于加速多种AI应用，如强化学习、语言翻译以及通用深度学习算法。