Ни грамма лишнего: нейронная физика позволяет создавать реалистичные симуляции
После создания 3D-персонажа художники могут накладывать реалистичные детали, такие как волосы, — сложная и дорогостоящая задача для аниматоров.
У людей на голове в среднем 100 000 волос, каждый из которых динамично реагирует на движения человека и окружающую среду. Традиционно создатели использовали физические формулы для расчета движения волос, упрощая или аппроксимируя их движение в зависимости от доступных ресурсов. Вот почему виртуальные персонажи в высокобюджетном фильме имеют гораздо более детализированные шевелюры, чем аватары в видеоиграх в реальном времени.
В пятой статье демонстрируется метод, который может моделировать десятки тысяч волосков в высоком разрешении и в режиме реального времени с использованием нейронной физики — метода искусственного интеллекта, который учит нейронную сеть предсказывать, как объект будет двигаться в реальном мире.
Новый подход команды к точному моделированию волос в натуральную величину специально оптимизирован для современных графических процессоров. Он предлагает значительный скачок производительности по сравнению с современными решателями на базе ЦП, сокращая время моделирования с нескольких дней до нескольких часов, а также повышая качество моделирования волос в режиме реального времени. Эта техника, наконец, обеспечивает как точный, так и интерактивный физический уход за волосами.
Нейронный рендеринг обеспечивает детализацию кинематографического качества в графике реального времени
После того, как среда заполнена анимированными 3D-объектами и персонажами, рендеринг в реальном времени имитирует физику света, отражающегося через виртуальную сцену. Недавнее исследование NVIDIA показывает, как модели искусственного интеллекта для текстур, материалов и объемов могут создавать фотореалистичные визуальные эффекты кинематографического качества в режиме реального времени для видеоигр и цифровых двойников.
NVIDIA изобрела программируемое затенение более двух десятилетий назад, что позволяет разработчикам настраивать графический конвейер. В этих последних изобретениях нейронного рендеринга исследователи расширяют программируемый код затенения с помощью моделей ИИ, которые работают глубоко внутри графических конвейеров NVIDIA в реальном времени.
В шестом документе SIGGRAPH NVIDIA представит сжатие текстур с использованием нейронных сетей, которое обеспечивает до 16-кратного увеличения детализации текстур без использования дополнительной памяти графического процессора. Нейронное сжатие текстур может существенно повысить реалистичность 3D-сцен, как показано на изображении ниже, которое демонстрирует, как текстуры с нейронным сжатием (справа) захватывают более четкие детали, чем предыдущие форматы, где текст остается размытым (в центре).
Соответствующий документ, анонсированный в прошлом году, теперь доступен в раннем доступе как NeuralVDB , метод сжатия данных с поддержкой ИИ , который уменьшает в 100 раз объем памяти, необходимый для представления объемных данных, таких как дым, огонь, облака и вода.
Сегодня NVIDIA также опубликовала более подробную информацию об исследованиях нейронных материалов , которые были показаны в последнем основном докладе NVIDIA GTC . В документе описывается система искусственного интеллекта, которая изучает, как свет отражается от фотореалистичных многослойных материалов, уменьшая сложность этих активов до небольших нейронных сетей, работающих в режиме реального времени, что позволяет выполнять затенение в 10 раз быстрее.
Уровень реализма можно увидеть в этом чайнике с нейронной визуализацией, который точно воспроизводит керамику, несовершенную прозрачную глазурь, отпечатки пальцев, пятна и даже пыль.
Не только. Первые виреи, к примеру, далеко не только лишь все умели правильно настроить. Помнится, целые ветки на сотни страниц рендер.ру этому были отданы. А поиски твиков от Saluto вспоминаются сейчас с умилением и грустью по невозвратно ушедшей молодости.
Сложность настройки была напрямую связана с ТТХ компов тогдашних, которые не позволяли считать физ корректный свет. Поэтому приходилось настраивать кучу костылей.
Сложность настройки была напрямую связана с ТТХ компов тогдашних, которые не позволяли считать физ корректный свет. Поэтому приходилось настраивать кучу костылей.
В общем случае доступность любой технологии со временем увеличивается потому, что это бизнес. Чем более распространена технология, тем больше заработают ее создатели.
Законопроект, разработанный Европарламентом, предполагает разделение систем, основанных на искусственном интеллекте, на четыре категории по риску. От степени риска зависят ограничения, которые будут накладывать на сервисы.
✹ ИИ-системы с минимальным риском — это, к примеру, игры или спам-фильтры. Они будут работать без ограничений.
✹ Системы с ограниченным риском. Вероятно, этот статус получат чат-бот ChatGPT или фотогенератор Midjourney. Создатели таких сервисов должны будут соблюдать требования о «прозрачности» и предупреждать пользователя, что текст или изображение, которые он видит, созданы нейросетью.
✹ Системы с высокой степенью риска. К этой категории относятся, в частности, проекты (в сфере образования и трудоустройства), где ИИ определяет, кто из абитуриентов заслуживает поступить, а кто из соискателей — получить работу. По замыслу законодателей, такие сервисы не должны попасть к конечному пользователю, пока не пройдут самую тщательную оценку.
✹ «Неприемлемые» системы. Под эту категорию подходят ИИ-сервисы для выставления «социального рейтинга» на основе благонадежности граждан, аналогичные системе, принятой в Китае. Кроме того, евродепутаты собираются запретить системы «дистанционной биометрической идентификации», разделяющие людей по полу, расе, этнической принадлежности, гражданству, религии и политическим взглядам. Также под запретом окажутся системы предиктивной аналитики для выявления будущих преступников.
«В ближайшие десятилетия мир переживёт самую значительную трансформацию
дада, "на небесную ось" ) искусственный интеллект – чушь, это банальный свитч для заготовленных в базе паттернов и состояний, т.е. простой "фоторобот" с автоматическим поиском "слайдов" по ключевым словам + так себе морфинг швов для опытов франкенштейна.
доверить такой примитивной системе "решать" – всё равно что мартышке гранат насыпать, и чтобы не множить фабулу бреда, как джипити с писаной торбой, достаточно въехать в базовые понятия и расчехлить концепт if > else if > [...] > merge для понимания "природы" аранжировки:
Прелесть этой книги в том, что практически на каждой странице цитируются представители науки, в том числе Бостром, Хокинг, Курцвейл и пр. А почему «инфоцыган»?)))
Вот я и говорю, что зачем читать пересказы, если можно читать источник.
Курпатов, как и Лабковский - ребята, зарабатывающие деньги, какой-то фундаментальной и глубокой работой они публично не занимаются, ну по крайней мере из того, что я видел. Все направлено на обогащение, шоу, лекции, книги. Они от прокопенко или бизнес-тренеров по сути своей деятельности не отличаются, немного иной формат и немного иные темы. Ну это мое личное мнение (это чтобы срач не разводить ) ).
