Nvidia公司的研究人員宣布了一系列創新，可以幫助開發者和藝術家將人工智能與計算機圖形軟件結合起來，將他們的創造性想法變成現實。

Nvidia發布計算機圖形方面的突破性AI研究

該公司表示將在8月6日至10日舉行的SIGGRAPH 2023年會上發布不少于18篇新的研究論文詳細介紹其創新成果，該會議是一個專注于計算機圖形的年度會議。這些論文是與美國、歐洲和以色列的幾十所大學的研究人員合作完成的，涵蓋了將文本轉化為圖像的生成式人工智能模型、可以將靜止圖像轉化為三維版本的逆渲染工具、使用人工智能模擬復雜三維元素的物理模型等等。

Nvidia在一篇博文中解釋說，創作者已經可以使用各種生成式人工智能模型將文本轉化為圖像。這類工具被廣泛用于創建概念藝術、電影故事板、視頻游戲和3D虛擬世界等任務。然而，它們仍有一定的局限性，特別是在藝術家有非常具體的想法的時候。例如，一個廣告主管可能正在計劃圍繞一款新的泰迪熊進行宣傳，并希望創造出各種場景，在不同的情況下（例如泰迪熊的茶會）展示這個玩具。

現有的工具無法很好地創造出這樣的特定內容，所以Nvidia的研究人員設計出了一種技術，讓生成式人工智能能夠使用一張示例圖像，以非常具體的方式定制輸出的內容。第二種技術描述了一種名為Perfusion的高度緊湊模型，它允許用戶將多個個性化元素和一些概念圖結合起來，利用AI創建出更具體的視覺效果。

另外，將2D圖像渲染成3D環境的過程非常耗時，Nvidia的研究人員也一直專注于加快這個過程。第三篇研究論文圍繞的是一種新技術，Nvidia稱該技術能夠在傳統筆記本電腦上運行，用一張2D肖像生成3D頭部和肩部模型。該公司表示，這是一項重大突破，能夠極大地加快3D頭像的創建，對視頻會議和虛擬現實應用具有重大影響。

Nvidia的另一項舉措是與斯坦福大學的研究人員合作，為3D任務生成逼真的運動。例如，用戶可以向模型提供網球比賽的視頻，然后將這些逼真的運動轉移到3D網球運動員的角色上。Nvidia表示，然后這個模擬球員可以與其他角色進行長時間的對攻。該模型的獨特之處在于它能夠解決具有不同技能和逼真運動的3D角色的問題，而且不需要昂貴的動作捕捉視頻數據。

Nvidia還將其AI智能應用于神經渲染，這是一種模擬光線在虛擬場景中反射的物理學的技術。它的研究展示了如何利用紋理、材料和體積的人工智能模型，為電子游戲和虛擬世界實時創建電影級、逼真的物體視覺效果。

該公司介紹了其最新的神經渲染壓縮技術能夠如何大幅提高此類場景的真實性，捕捉到比以往格式更清晰的細節，例如，在以往格式中模糊不清的文字變得更加清晰。

最后，Nvidia的研究人員展示了他們在神經材料研究方面的最新進展。該論文詳細介紹了一個人工智能系統，該系統可以學習光線如何從擬真多層材料中反射出來，然后將這些資產的復雜程度降低到更小的神經網絡可以實時運行的程度。Nvidia的研究人員表示，其結果是著色速度提高了10倍。下面這張神經渲染的茶壺圖片中展現了它所能達到的極端真實水平，準確地表現了陶瓷材料及其透明釉面涂層的不完美性質，以及指紋、污點和灰塵。

Nvidia表示，所有的最新研究都將在今年的SIGGRAPH會議上公布。它希望開發者和企業能夠擁抱這些新技術，用它們生成合成物體和人物，為機器人和自動駕駛汽車培訓等應用填充虛擬世界。此外，它還希望藝術家、建筑師、電影制片人和視頻游戲設計師等創作者利用這些技術，生產出比以往質量更高的視覺效果。