NVIDIA開發了一種突破性的技術,可以創造比以前更大的虛擬場景。通過將問題分解成較小的塊,並將工作負載分散到多個顯卡上,他們克服了之前限制虛擬環境規模的資源限制。

關鍵創新是使用分散式算法,每個顯卡負責任務的一部分,然後相互溝通以快速組裝完整的解決方案。這種方法使得創造前所未有規模的虛擬場景成為可能,從1平方公里的賽道到25平方英里的城市,全部由一組照片合成。

雖然細節質量可能不完美,但這些虛擬世界的巨大規模和範圍為自駕車模擬、沉浸式遊戲體驗和城市規劃等應用開啟了令人興奮的可能性。隨著研究的不斷進展,作者設想未來這些虛擬環境可以在單台桌面甚至移動設備上渲染,進一步民主化這項技術及其潛在應用。

本文介紹了一種名為NERF(神經輻射場)的技術,這是一種革命性的虛擬世界創造方法。這種技術可以合成捕捉圖像之間的缺失信息,從而創造出高度詳細和廣闊的虛擬環境。

本文展示了三個級別的虛擬世界,規模逐步增大:

1. 第1級 - 賽道:一個覆蓋1平方公里(0.4平方英里)的虛擬賽道,展示了在自駕車模擬和賽車遊戲中的應用潛力。

2. 第2級 - 海灘:一個覆蓋6平方公里(2.5平方英里)的虛擬海灘,是賽道的6倍大。這一級展示了對於需要更大、更廣闊環境的模擬和遊戲的潛力。

3. 第3級 - 城市:一個覆蓋25平方英里的整個虛擬城市,這是一項非凡的成就,過去被認為是由於圖形硬件限制而無法實現的。這一級展示了高度詳細和廣闊虛擬環境的潛力,可用於城市規劃、自駕車培訓和沉浸式遊戲體驗。

這一突破的關鍵在於使用分散式算法,將問題分解成較小的可管理塊,並將其分佈在多個顯卡上。這使得創造比以前大得多的虛擬世界成為可能,同時保持了高度的細節。

然而,論文也指出了一些缺點,例如需要大量顯卡(城市規模環境最多64張)以及可能需要超分辨率技術來改善細節質量。儘管如此,論文認為未來的進步可能會使這些虛擬世界在單台桌面甚至移動設備上也能運行,進一步擴展這項技術的可能性。

創造比以前大得多的虛擬場景的關鍵在於使用分散式算法。通過將問題分解成較小、可管理的塊,並將其分佈在多個顯卡上,研究人員克服了之前限制虛擬環境規模的資源限制。

每個顯卡都扮演著「小螞蟻」的角色,負責場景的一小部分,並與其他顯卡進行溝通以快速組裝完整的解決方案。這種分散式方法使得創造比以前大得多的虛擬世界成為可能,正如展示的例子所示,包括從一組照片數字化的10平方英里城市。

雖然這種技術確實存在一些缺點,如需要多個顯卡以及可能出現細節質量問題,但進一步發展的潛力令人興奮。研究人員開發這種分散式算法的創造力為虛擬場景的規模和複雜性的持續增長鋪平了道路,可能會在自駕車模擬和沉浸式遊戲體驗等應用中帶來突破性進展。

NVIDIA的研究人員開發了一種非凡的技術,可以創造前所未有規模的虛擬場景和環境。通過利用分散式算法,他們克服了圖形硬件資源的限制,使得合成比以前大得多的虛擬世界成為可能。

關鍵創新在於能夠將問題分解成較小、可管理的塊,並將工作負載分散到多個顯卡上。這種方法允許拼湊大量圖像,並使用NERF(神經輻射場)技術填補空白,創造出seamless和沉浸式的虛擬環境。

所呈現的結果確實令人印象深刻,正如所展示的例子所示。研究人員展示了一個覆蓋1平方公里的虛擬賽道、一個覆蓋6平方公里的海灘,以及一個令人驚嘆的覆蓋10平方英里的整個城市。這些虛擬世界為自駕車模擬、遊戲和城市規劃等應用提供了令人興奮的可能性。

雖然細節質量可能不完美,但這些虛擬環境的巨大規模和範圍確實非凡。研究人員承認,目前的實現需要大量的計算資源,使用多達64張顯卡。然而,進一步發展的潛力是明顯的,因為研究人員暗示未來的版本可能能夠在單台桌面甚至移動設備上運行。

這項工作展示的進步是研究社區創造力和創新的見證。隨著這個領域的不斷發展,創造高度詳細和廣闊虛擬世界的可能性確實令人興奮,為各種應用和行業開闢了新的前景。

所呈現的技術雖然在創造大規模虛擬場景方面令人印象深刻,但也存在一些局限性。生成環境中細節質量並不理想,可能需要使用超分辨率技術來提高視覺保真度。此外,計算要求很高,需要多達64張顯卡來生成城市規模的虛擬世界。

然而,這項技術的未來潛力令人興奮。應用「論文第一定律」的原則,我們可以想像在未來幾年內,這些虛擬環境可能會在單台桌面甚至移動設備上變得可以訪問。隨著研究的進展,計算要求很可能會降低,使這項技術更加廣泛可用和可訪問。

此外,用於解決創造大規模虛擬場景挑戰的分散式算法方法本身就是一項重大成就,展現了參與研究人員的創造力。這種分散式方法允許有效利用多個顯卡,克服了之前限制虛擬環境規模的資源限制。

隨著技術的不斷發展,潛在應用範圍很廣,從改進自駕車模擬到沉浸式遊戲體驗等。創造高度詳細和廣闊的虛擬世界,為在安全和受控環境中進行培訓、測試和探索各種現實世界場景開闢了新的可能性。