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Une nouvelle technologie baptis\u00e9e Neural Radiance Field (NeRF) utilise des algorithmes d\u2019apprentissage d\u2019intelligence artificielle<\/a> pour permettre la cr\u00e9ation d\u2019objets 3D depuis des photos 2D. NeRF a la capacit\u00e9 de remplir les blancs, si l\u2019on peut dire, en interpolant ce que les photos 2D n\u2019ont pas pu capturer. C\u2019est une avanc\u00e9e tr\u00e8s int\u00e9ressante qui pourrait conduire \u00e0 des avanc\u00e9es majeures dans des domaines tr\u00e8s vari\u00e9s, comme le jeu vid\u00e9o ou la conduite autonome. Aujourd\u2019hui, NVIDIA<\/a><\/strong> a mis au point une nouvelle technique NeRF, la plus rapide \u00e0 ce jour selon l\u2019entreprise, qui n\u2019a besoin que de quelques secondes d\u2019apprentissage<\/a> pour g\u00e9n\u00e9rer une sc\u00e8ne 3D.<\/p>\n Il ne faut que quelques secondes pour apprendre le mod\u00e8le, Instant NeRF, en utilisant des dizaines de photos fig\u00e9es et les angles de l\u2019appareil pour les prendre. Apr\u00e8s cela, le syst\u00e8me est capable de g\u00e9n\u00e9rer une sc\u00e8ne 3D en \u201cquelques dizaines de millisecondes\u201d. Comme n\u2019importe quelle autre technique NeRF, il faut avoir des images prises \u00e0 diff\u00e9rentes positions. Et pour les photos avec plusieurs sujets, mieux vaut avoir des images sans trop de mouvements, sans quoi le r\u00e9sultat reste flou.<\/p>\n NVIDIA explique que les premiers mod\u00e8les NeRF produisent des r\u00e9sultats assez rapidement. Il ne leur faut que quelques minutes pour g\u00e9n\u00e9rer une sc\u00e8ne 3D, et ce, m\u00eame si le sujet est dissimul\u00e9 dans certaines des images, par un pilier ou un meuble. Cela \u00e9tant dit, l\u2019apprentissage prend plusieurs heures. Avec la version de NVIDIA, cette phase ne dure que quelques secondes, parce qu\u2019elle utilise une technique d\u00e9velopp\u00e9e par l\u2019entreprise, technique baptis\u00e9e \u201cmulti-resolution hash grid encoding\u201d, qui est optimis\u00e9e pour fonctionner de mani\u00e8re optimale sur les GPU de la marque. Le syst\u00e8me peut m\u00eame fonctionner sur un seul GPU, bien que les r\u00e9sultats les plus rapides soient obtenus sur des cartes disposant de tensor cores offrant un boost de performances pour tout ce qui a trait \u00e0 l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n L\u2019entreprise est convaincue que Instant NeRF pourrait \u00eatre utilis\u00e9e pour entra\u00eener des robots et aider les syst\u00e8mes de conduite autonome \u00e0 comprendre les tailles et formes des objets du monde r\u00e9el. NVIDIA y voit aussi une possibilit\u00e9 pour des techniques dans le divertissement et l\u2019architecture. Cela pourrait \u00eatre utilis\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer des mod\u00e8les 3D d\u2019environnements r\u00e9els que les cr\u00e9ateurs pourraient modifier pendant leurs processus de planification.<\/p>\nNVIDIA am\u00e9liore grandement la technique NeRF<\/h2>\n
pour g\u00e9n\u00e9rer des objets 3D \u00e0 partir de photos 2D presque instantan\u00e9ment<\/h2>\n