Nvidia presentará avances significativos en renderizado, simulación e IA generativa en Siggraph 2024, la principal conferencia de gráficos por computadora, que se llevará a cabo del 28 de julio al 1 de agosto en Denver, Colorado.
Nvidia Research mostrará más de 20 artículos en el evento, revelando innovaciones en la generación de datos sintéticos y herramientas de renderizado inverso diseñadas para entrenar modelos de IA de próxima generación. Estos desarrollos mejoran la calidad de la simulación, aumentan la fidelidad de la imagen y ofrecen métodos novedosos para crear representaciones 3D de entornos reales e imaginarios.
Los artículos clave examinarán los modelos de difusión para IA generativa visual, simulación basada en física y técnicas de renderizado impulsadas por IA cada vez más realistas. La programación de este año incluye dos ganadores del premio al mejor artículo y colaboraciones con universidades y empresas de prestigio como Adobe y Roblox. Se espera que estas innovaciones permitan a desarrolladores y empresas generar objetos virtuales complejos, personajes y entornos, aprovechando datos sintéticos para contar historias visuales impactantes o ayudar en simulaciones de entrenamiento para robots y vehículos autónomos.
Mejorando la Pintura de Texturas con Modelos de Difusión
Los modelos de difusión se han convertido en herramientas poderosas para transformar indicaciones textuales en imágenes, permitiendo a artistas y diseñadores crear contenido visual de forma eficiente para guiones gráficos y producciones. Uno de los artículos destacados de Nvidia, ConsiStory, resultado de una colaboración con la Universidad de Tel Aviv, optimiza la generación de imágenes de personajes coherentes, reduciendo el tiempo de producción de 13 minutos a aproximadamente 30 segundos. Además, los modelos de IA galardonados de Nvidia para transformaciones de texto a imagen han evolucionado para aplicar métodos de difusión generativa 2D a la pintura de texturas en tiempo real en mallas 3D, revolucionando el trabajo con texturas.
Avanzando en Simulación Basada en Física
Nvidia también está realizando avances en simulación basada en física, que busca replicar interacciones y movimientos de objetos del mundo real en entornos digitales. Un proyecto notable, SuperPADL, utiliza aprendizaje por refuerzo y supervisado para simular más de 5,000 movimientos humanos en tiempo real en GPUs de Nvidia de nivel consumidor. Otro artículo innovador presenta un método de física neural que anticipa cómo se comportarían diferentes representaciones de objetos en distintos entornos. Un esfuerzo colaborativo con la Universidad Carnegie Mellon ha desarrollado un nuevo tipo de renderizador capaz de realizar análisis térmicos y mecánica de fluidos, reconocido como uno de los mejores artículos en SIGGRAPH por su eficiencia y facilidad de uso. Otras investigaciones han llevado a nuevas técnicas para modelar mechones de cabello y una aceleración diez veces mayor en procesos de simulación de fluidos.
Revolucionando el Renderizado con Simulación de Difracción
Los últimos avances de Nvidia en tecnología de renderizado incluyen métodos que modelan la luz visible hasta 25 veces más rápido y logran simulaciones de difracción para el entrenamiento de automóviles autónomos hasta 1,000 veces más rápido. Un artículo colaborativo con investigadores de la Universidad de Waterloo se centra en la difracción en espacio libre, integrando este fenómeno óptico dentro de flujos de trabajo de trazado de caminos para mejorar la velocidad y eficiencia de la simulación.
Dos artículos adicionales mejoran la calidad de ReSTIR, un algoritmo de trazado de caminos que Nvidia y Dartmouth College presentaron en SIGGRAPH 2020. Un artículo, en colaboración con la Universidad de Utah, introduce un nuevo método para reutilizar caminos de luz calculados, aumentando el conteo de muestras hasta 25 veces. El segundo artículo mejora la calidad de las muestras a través de mutaciones aleatorias, optimizando la eficacia de los algoritmos de eliminación de ruido y minimizando los artefactos de renderizado.
Innovando Herramientas de IA 3D
Nvidia también presentará herramientas de IA multipropósito para representación y diseño 3D. Un artículo presenta fVDB, un marco optimizado para GPU destinado a aprendizaje profundo 3D a gran escala que soporta modelos urbanos y segmentación de nubes de puntos. Una colaboración galardonada como el Mejor Artículo Técnico con Dartmouth College unifica las diversas apariencias de objetos 3D interactuando con la luz en un solo modelo. Otra asociación con la Universidad de Tokio, la Universidad de Toronto y Adobe Research introduce un algoritmo para la generación en tiempo real de curvas suaves y que llenan el espacio en mallas 3D, reduciendo drásticamente los tiempos de procesamiento de horas a segundos.
Presencia de Nvidia en Siggraph
La participación de Nvidia en Siggraph incluirá eventos destacados, como una charla entre el CEO Jensen Huang y la escritora senior de Wired, Lauren Goode, discutiendo el futuro de la IA y la robótica en la digitalización industrial. Además, Nvidia llevará a cabo OpenUSD Day, un día completo dedicado a mostrar cómo desarrolladores y líderes de la industria están evolucionando OpenUSD para mejorar las tuberías 3D habilitadas por IA.
Con cientos de científicos e ingenieros en todo el mundo, Nvidia Research se enfoca en avances pioneros en IA, gráficos por computadora, visión por computadora, tecnología de conducción autónoma y robótica.
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