Jiahui Huang – NVIDIA 技術博客
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog
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Thu, 12 Dec 2024 04:07:20 +0000
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使用深度學習框架 fVDB 根據真實的 3D 數據構建空間智能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-spatial-intelligence-from-real-world-3d-data-using-deep-learning-framework-fvdb/
Mon, 29 Jul 2024 07:19:51 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10811
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生成式物理 AI 模型可以在物理世界中理解和執行具有精細或粗運動技能的動作。了解和在物理世界的三維空間中導航需要空間智能。要在物理 AI 中實現空間智能，需要將現實世界轉換為模型可以理解的 AI 就緒型虛擬表示，以便模型能夠更好地理解和執行物理世界中的動作。 但是，根據真實數據構建空間智能需要能夠處理大規模和高分辨率現實的基礎設施。通常情況下，開發者必須拼湊不同的庫來構建空間智能框架，這種方法通常會導致錯誤和低效，從而限制虛擬環境的范圍。由于沒有統一的框架，在多個數據結構之間復制數據會引入性能瓶頸、規模受限和不必要的工作。 為了提供強大、一致的框架，以處理現實規模的物理 AI，NVIDIA 建立了 fVDB，一個為稀疏、大規模和高性能空間智能而設計的深度學習框架。 對于從事涉及大規模 3D 數據（例如通常與現實世界的模擬或測量相關的數據）的深度學習應用程序的從業者和研究人員而言，
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通過神經核表面重建高保真數字孿生
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/recreate-high-fidelity-digital-twins-with-neural-kernel-surface-reconstruction/
Fri, 09 Jun 2023 05:35:23 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7229
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從點云重建平滑曲面是創建真實世界對象和場景的數字孿生的基本步驟。表面重建算法出現在各種應用中，如工業模擬、視頻游戲開發、建筑設計、醫學成像和機器人。 神經核表面重建（ NKSR ）是一種新的 NVIDIA 算法，用于從大型點云重建高保真表面。 NKSR 可以在幾秒鐘內處理數百萬個點，并在各種基準上實現最先進的質量。 NKSR 是傳統泊松曲面重構的一個很好的替代品，它提供了更大的細節和更快的運行時間。 NKSR 利用一種名為神經核場的新型 3D 深度學習方法來實現高質量的重建。由 NVIDIA 多倫多人工智能實驗室于 2022 年首次引入的神經核場，預測了一組與數據相關的基函數，用于解決閉合曲面重構問題。這種新方法實現了前所未有的泛化（用于對對象進行訓練和重建場景）以及對不同尺度的場景和對象進行多模式訓練。要了解更多技術細節，請訪問 NKSR 項目頁面。
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