NVIDIA发布人工智能研究成果，开发者能够运用从真实场景影片训练学习而得的模型创造虚拟环境

NVIDIA发布人工智能研究成果，开发者能够运用从真实场景影片训练学习而得的模型创造虚拟环境

NVIDIA昨日宣布发布突破性的人工智能（AI）研究成果，使开发者首度能运用从真实场景影片训练学习而得的模型，透过系统自动绘制出完全合成的互动式3D环境。

NVIDIA表示，创新发明展现为游戏、汽车、机器人与虚拟实境（VR）等应用创造虚拟世界的潜能。机构研究人员透过一个类神经网路即时运算出3D环境的合成影像。

在日前虚拟世界中的每个物件都必须个别建模，这样的流程不仅昂贵且废时。反观NVIDIA研究成果所采用的模型，都是系统由实景影片中自动学习所得，自动绘制出包括建筑物、树木与车辆等物体。新开发的技术有潜力能够快速为包括汽车、建筑、机器人、或虚拟实境等应用迅速绘制虚拟环境。

此类神经网路能根据特定地点的实景或消费者最喜爱明星舞姿生成可互动的电脑场景。带领这项研究的NVIDIA深度学习应用研究部副总裁BryanCatanzaro表示，NVIDIA在过去25年持续针对互动式影像生成进行研发，如今透过类神经网路我们首度能够达成。此类神经网路，特别是生成模型，将改变影像产生的方式，让开发者以远低于传统方法的成本创造出崭新的场景。

此次研究的成果是一个简单的驾驶游戏，让驾驶在都市情境中驾车游走。所有内容都是透过类神经网路进行互动着色而成，将传统绘图引擎绘制的3D世界转换成影片。生成类神经网路已学会模拟如光照、材质与其他动态等真实世界的样貌。由于该场景是完全合成，因此能轻易进行编辑，各物体都能加以移除、修改或新增。研究人员在论文中指出，掌握建模与重建视觉世界动态的能力对建构智能代理（intelligentagents）至关重要。除了纯粹的科学爱好，学习如何合成连续视觉体验在包括电脑视觉、机器人与电脑绘图等领域都存在众多的应用潜力。

NVIDIA亦宣布推出全球首款最强桌上型绘图处理器（GPU）NVIDIATITANRTX，为AI研究、资料科学与各种创作应用提供强大效能。以全新NVIDIATuring架构所驱动的TITANRTX（T-Rex）能提供130TeraFlops（每秒130万亿次浮点运算）的深度学习效能，与11GigaRays（每秒1.1万兆光束）的光线追踪效能。NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋表示，T-Rex的推出让Turing能全面普及至数百万要求最严苛的PC使用者，如开发者、科学家、与内容创作者等。