NVIDIA通过整合AI和RTX GPU来推动现实捕捉的边界,以增强如神经辐射场(NeRFs)和高斯喷洒等技术。根据NVIDIA技术博客,这些进步显著改善了环境沉浸式数字表示的创建。
现实捕捉的进步
现实捕捉涉及使用摄影测量和激光雷达等技术创建物理空间的详细3D模型。NVIDIA的RTX GPU支持加速数据处理,使得大数据集的处理更快速和高效。NeRFs从有限的2D图像创建照片般逼真的3D场景,而高斯喷洒则提供高效的3D表面的实时渲染。
摄影测量和激光雷达
摄影测量从图像中提取空间信息以创建点云,然后用于生成3D模型。与激光雷达相比,这是一种经济有效的方法,激光雷达使用激光脉冲进行高精度3D测绘。尽管成本较高,但激光雷达在精度上表现出色,并在低光条件下有效。
通过NVIDIA技术增强工作流程
NVIDIA的CUDA技术加速了现实捕捉数据的处理,而RTX实现了逼真可视化的实时光线追踪。这个组合对于需要高分辨率扫描和沉浸式3D可视化的项目至关重要。
NeRFs和高斯喷洒
NeRFs利用机器学习从较少的图像合成3D场景,提供详细的视觉保真度。高斯喷洒通过在2.5D空间中覆盖高斯函数提供平滑的可视化,适用于如城市规划和虚拟现实等需要快速渲染的应用。
AI集成
AI通过改善对象识别和分割来增强现实捕捉。NVIDIA的SAL方法自动化激光雷达数据分割,而像Hover这样的初创公司使用AI生成详细的3D建筑模型。这些创新简化了工作流程并提高了准确性。
结论
NVIDIA对AI和RTX GPU的整合正在改变现实捕捉,提供更快的处理和改进的可视化能力。这些进步将重新定义建筑、城市发展和数字内容创建中的应用。
Image source: Shutterstock