instantnerf的技术原理是什么?( 二 )
关于这一点 , Nvidia图形研究副总裁DavidLuebke在一份声明中点出:“InstantNeRF对3D来说可能与数码相机对2D一样重要 。因为在2D摄影中 , JPEG压缩一直是关键的步骤 , 它大大提高了3D捕获和共享的速度、易用性和覆盖范围 。”
“这项技术可用于训练机器人和自动驾驶汽车 , 通过捕捉现实世界物体的二维图像或视频片段来了解它们的大小和形状 。它还可以用于建筑和娱乐业 , 通过快速生成真实环境的数字函数 , 创作者可以在此基础上进行修改和构建 。”
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业内人士表示 , NeRF在自动驾驶、航空测量等领域也具有广泛应用前景 。例如创建大范围的高保真地图 , 为机器人定位、导航等应用提供帮助 。此外 , 自动驾驶系统通常需要重新模拟以前遇到的场景来进行安全评估 , 然而 , 如果历史记录中存在任何的偏差都可能改变车辆的真实轨迹 , 因此需要沿着路径进行高保真的视图渲染 , 这同样需要NeRF技术 。在自动驾驶中 , 除了基本的视图合成 , 以场景为条件的NeRF还能够改变环境照明条件 , 例如相机曝光、天气或一天中不同的时间 , 从而进一步提升模拟驾驶场景的仿真度 。
【instantnerf的技术原理是什么?】除了NeRF之外 , Nvidia的研究人员还在探索如何利用这种输入编码技术来加速多种人工智能挑战 , 包括强化学习、语言翻译和通用的深度学习算法 。
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