NVIDIA已经开发了一种突破性的技术,可以创造比以前可能更大的虚拟场景。通过将问题分解成更小的块并将工作负载分布在多个图形卡上,他们克服了之前限制虚拟环境规模的资源限制。

关键创新是使用分布式算法,每个图形卡负责任务的一部分,然后相互通信以快速组装出完整的解决方案。这种方法使得创造前所未有规模的虚拟场景成为可能,从1平方公里的赛道到25平方英里的城市,全部由一组照片合成。

虽然细节质量可能不完美,但这些虚拟世界的巨大规模和范围为自动驾驶汽车模拟、沉浸式游戏体验和城市规划等应用开辟了令人兴奋的可能性。随着研究的不断进步,作者设想未来这些虚拟环境可以在单台桌面甚至移动设备上渲染,进一步民主化这项技术及其潜在应用。

本文介绍了一种名为NERF(神经辐射场)的技术,这是一种在虚拟世界创造方面的革命性进步。这种技术可以合成捕获图像之间的缺失信息,从而创造出高度详细和广阔的虚拟环境。

本文展示了三个级别的虚拟世界,规模逐步增大:

1. 第1级 - 赛道:一个覆盖1平方公里(0.4平方英里)的虚拟赛道,展示了在自动驾驶汽车模拟和赛车游戏中的应用潜力。

2. 第2级 - 海滩:一个覆盖6平方公里(2.5平方英里)的虚拟海滩,是赛道的6倍大。这一级展示了对需要更大、更广阔环境的模拟和游戏的潜力。

3. 第3级 - 城市:一个覆盖25平方英里的整个虚拟城市,这是一个非凡的成就,此前由于图形硬件的局限性被认为是不可能的。这一级展示了高度详细和广阔虚拟环境的潜力,可用于城市规划、训练自动驾驶汽车和沉浸式游戏体验。

这一突破的关键在于使用分布式算法,将问题分解成更小、更易管理的块,并将其分布在多个图形卡上。这使得创造比以前可能大得多的虚拟世界成为可能,同时保持了高度的细节。

然而,论文也指出了一些缺点,例如需要大量的图形卡(对于城市规模的环境最多64张)以及可能需要超分辨率技术来改善细节质量。尽管如此,论文认为未来的进步可能会使这些虚拟世界在单台桌面甚至移动设备上也能访问,进一步扩展这项技术的可能性。

创造比以前大得多的虚拟场景的关键在于使用分布式算法。通过将问题分解成更小、更易管理的块并将其分布在多个图形卡上,研究人员克服了之前限制虚拟环境规模的资源限制。

每个图形卡都像一只"小蚂蚁

负责场景的一小部分

并与其他图形卡通信以快速组装出完整的解决方案。这种分布式方法使得创造比以前大得多的虚拟世界成为可能

正如展示的例子所示

包括一个由一组照片数字化的10平方英里的城市。\n\n虽然这种技术确实存在一些缺点

如需要多个图形卡以及可能存在细节质量问题

但进一步发展的潜力令人兴奋。研究人员开发这种分布式算法的创造力为虚拟场景的规模和复杂性的不断增长铺平了道路

可能会带来诸如自动驾驶汽车模拟和沉浸式游戏体验等应用的突破。

NVIDIA的研究人员开发了一种非凡的技术,可以创造前所未有规模的虚拟场景和环境。通过利用分布式算法,他们克服了图形硬件资源的限制,使得合成比以前大得多的虚拟世界成为可能。

关键创新在于能够将问题分解成更小、更易管理的块,并将工作负载分布在多个图形卡上。这种方法允许拼接大量图像,并使用NERF(神经辐射场)技术填补空白,从而创造出seamless和沉浸式的虚拟环境。

结果确实令人印象深刻,正如所展示的例子所示。研究人员展示了一个覆盖1平方公里的虚拟赛道、一个覆盖6平方公里的海滩,以及一个令人惊叹的10平方英里的整个城市。这些虚拟世界为自动驾驶汽车模拟、游戏和城市规划等应用提供了令人兴奋的可能性。

虽然细节质量可能不完美,但这些虚拟环境的巨大规模和范围确实非常出色。研究人员承认,当前的实现需要大量的计算资源,使用多达64个图形卡。然而,进一步发展的潜力是显而易见的,因为研究人员认为未来的版本可能能够在单台桌面甚至移动设备上运行。

这项工作展示的进步证明了研究界的创造力和创新精神。随着这个领域的不断发展,创造高度详细和广阔虚拟世界的可能性确实令人兴奋,为各种应用和行业开辟了新的前景。

所介绍的技术虽然在创造大规模虚拟场景方面令人印象深刻,但也存在一些局限性。生成环境中细节的质量并不理想,可能需要使用超分辨率技术来提高视觉保真度。此外,计算要求很高,需要多达64个图形卡来生成城市规模的虚拟世界。

然而,这项技术的未来潜力令人兴奋。应用"论文第一定律"的原则,我们可以想象在未来几年内,这些虚拟环境可能会在单台桌面甚至移动设备上变得可访问。随着研究的不断进步,计算要求很可能会降低,使这项技术更加广泛可用和可访问。

此外,用于解决创造大规模虚拟场景挑战的分布式算法方法本身就是一个重大成就,体现了参与研究的人员的创造力。这种分布式方法允许有效利用多个图形卡,克服了之前限制虚拟环境规模的资源限制。

随着技术的不断发展,潜在应用范围广泛,从改进的自动驾驶汽车模拟到沉浸式游戏体验等。创造高度详细和广阔的虚拟世界的能力为在安全和受控的环境中训练、测试和探索各种现实世界场景开辟了新的可能性。