Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Những tiến bộ trong công nghệ ghi lại thực tế đã nâng cao đáng kể cách thức thể hiện môi trường bằng kỹ thuật số. Những cải tiến như Trường bức xạ thần kinh (NeRF) và Phân tách Gaussian cải thiện khả năng quét trang web và xử lý dữ liệu, cho phép tương tác sâu sắc và chi tiết hơn với thế giới thực. Những công nghệ này được hỗ trợ bởi sự tích hợp trí tuệ nhân tạo, cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn thông qua việc phát hiện, phân đoạn và phân loại đối tượng.

Ghi lại thực tế bắt đầu bằng cách quét hoặc chụp ảnh môi trường vật lý, sau đó được xử lý để tạo ra đám mây điểm. Bộ sưu tập điểm dữ liệu dày đặc này được chuyển đổi thành mô hình 3D, cung cấp bản trình bày ảo chi tiết về không gian. Các kỹ thuật như quang trắc và lidar được sử dụng để tạo ra các mô hình này. Trong khi phương pháp quang trắc dễ tiếp cận hơn và tiết kiệm chi phí hơn, lidar mang lại độ chính xác tuyệt vời, đặc biệt là trong điều kiện ánh sáng khó khăn.

Quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành mô hình ảo được hỗ trợ bởi các công nghệ như GPU CUDA và NVIDIA RTX. CUDA tăng tốc các phép tính toán cần thiết cho các tập dữ liệu lớn và RTX cho phép kết xuất dò tia theo thời gian thực để mang lại ánh sáng và bóng tối chân thực. Nền tảng NVIDIA Omniverse cung cấp môi trường cộng tác để chỉnh sửa và hiển thị các lưới 3D trong thời gian thực.

Việc lựa chọn công nghệ chụp ảnh thực tế phù hợp tùy thuộc vào nhu cầu của dự án của bạn. Lidar phù hợp nhất cho dữ liệu có độ phân giải cao và khảo sát quy mô lớn, trong khi phương pháp quang trắc phù hợp hơn để thu thập dữ liệu màu chi tiết, hữu ích cho việc bảo tồn tài liệu kiến ​​trúc và di sản văn hóa. Các cải tiến về quy trình làm việc được hỗ trợ bởi công nghệ CUDA và RTX nhằm cải thiện khả năng xử lý và trực quan hóa mô hình 3D.

NeRF và phân tách Gaussian đang chuyển đổi việc tổng hợp và kết xuất cảnh 3D. NeRF sử dụng công nghệ học máy để tạo ra các chế độ xem chi tiết, chân thực từ một số lượng nhỏ hình ảnh 2D. Mặt khác, việc phân tán Gaussian cung cấp khả năng hiển thị bề mặt 3D theo thời gian thực hiệu quả. Những công nghệ này cho phép thể hiện môi trường chính xác và sống động hơn, ghi lại các chi tiết phức tạp có thể bị bỏ sót khi sử dụng các phương pháp truyền thống.

AI đang tiếp tục biến đổi khả năng ghi lại thực tế bằng cách cải thiện quá trình nhận dạng đối tượng và tái tạo 3D. Các công ty đang tận dụng AI và robot tự động để thu thập dữ liệu chất lượng cao, có thể tích hợp với các nền tảng như Naska.AI để tự động so sánh quá trình quét laser và Mô hình hóa thông tin tòa nhà (BIM) nhằm cải thiện hiệu suất xây dựng. Nó làm tăng độ chính xác và hiệu quả.

Tóm lại, các công cụ phát triển của NVIDIA cho phép các nhà phát triển phần mềm tăng tốc quy trình chụp ảnh thực tế và kết hợp các quy trình AI, hợp lý hóa quy trình và mở rộng khả năng chụp ảnh thực tế. Sức mạnh tăng tốc GPU NVIDIA RTX cho phép doanh nghiệp xử lý và trực quan hóa dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn, tăng sức mạnh cho kiến ​​trúc và phát triển đô thị.