NvidiaがSiggraphで画期的なシミュレーションと生成AIの革新を発表

Nvidiaは、2024年7月28日から8月1日までデンバーで開催されるコンピュータグラフィックスの主要な会議「SIGGRAPH 2024」において、レンダリング、シミュレーション、生成AIの重要な進展を発表する予定です。Nvidia Researchは、合成データ生成や逆レンダリングツールに関する20以上の論文を発表し、次世代AIモデルのトレーニングを支える革新を紹介します。これらの技術革新は、シミュレーションの質を向上させ、画像の忠実度を改善し、現実の環境や想像上の環境の3D表現を作成する新しい手法を提供します。

特に注目すべき論文では、視覚生成AIのための拡散モデル、物理ベースのシミュレーション、AI駆動のレンダリング技術が取り上げられます。今年のプログラムには、最優秀論文賞を受賞した2件の論文や、AdobeやRobloxなどの著名な大学や企業とのコラボレーションが含まれています。これらの革新により、開発者や企業は、合成データを利用して複雑なバーチャルオブジェクトやキャラクター、環境を生成し、インパクトのある視覚ストーリーを伝えたり、ロボットや自律走行車両のトレーニングシミュレーションを支援したりすることが期待されています。

拡散モデルを用いたテクスチャペインティングの強化

拡散モデルは、テキストプロンプトを画像に変換する強力なツールとして登場しています。これにより、アーティストやデザイナーは、ストーリーボードやプロダクション用のビジュアルコンテンツを効率よく作成できます。特に注目すべき論文「ConsiStory」は、テルアビブ大学との共同研究で、キャラクターの一貫した画像生成をスムーズにし、制作時間を13分から約30秒に短縮しました。また、Nvidiaの受賞歴のあるテキストから画像へのAIモデルは、リアルタイムの3Dメッシュ上のテクスチャペインティングに2D生成拡散手法を適用し、アーティストの作業方法を革新しています。

物理ベースのシミュレーションの進展

Nvidiaは、デジタル環境でのリアルな物体の相互作用や動きを再現する物理ベースのシミュレーションにおいても進展を遂げています。注目すべきプロジェクト「SuperPADL」は、強化学習と監督学習を活用して、5000以上の人間の動作をリアルタイムでシミュレーションします。さらに、カーネギーメロン大学との共同研究では、熱解析や流体力学を実行できる新しいレンダラーが開発され、この技術はSIGGRAPHで最優秀論文の一つとして認められました。加えて、新しい髪の毛ストランドモデルや流体シミュレーションプロセスの10倍の加速を実現する技術も報告されています。

回折シミュレーションによるレンダリングの革命

Nvidiaの最新のレンダリング技術では、可視光を最大25倍速でモデル化し、自動運転車のトレーニングのための回折シミュレーションを最大1000倍速で実現しています。ウォータールー大学との共同研究では、自由空間での回折をパストレースワークフロー内で統合し、シミュレーションの速度と効率を向上させています。さらに、以前に発表されたReSTIRアルゴリズムのサンプル数を最大25倍に引き上げる新たな手法や、無作為変異を通じてサンプル品質を向上させる技術も発表されています。

3D AIツールの革新

Nvidiaは、3D表現とデザインのための多目的AIツールも導入しています。GPU最適化されたフレームワーク「fVDB」は、大規模な3D深層学習モデルをサポートし、都市規模のモデルやポイントクラウドセグメンテーションを処理できます。また、ダートマス大学との共同研究では、光と相互作用する3Dオブジェクトのさまざまな外観を統一するモデルが開発され、さらには東京大学、トロント大学、Adobe Researchとの共同研究によって、3Dメッシュ上での滑らかで空間を埋める曲線をリアルタイムで生成するアルゴリズムが提案され、処理時間が数時間から数秒に大幅に短縮されました。

SIGGRAPHでのNvidiaの存在意義

SIGGRAPHでのNvidiaの参加には、CEOのジェンセン・ファンとWiredの上級ライターであるローラン・グッドとの間で行われるファイヤーサイドチャットなど注目のイベントがあります。さらに、Nvidiaは「OpenUSD Day」を開催し、開発者や業界リーダーがどのようにOpenUSDを進化させ、AI対応の3Dパイプラインを強化しているかを紹介します。Nvidia Researchは世界中に数百名の科学者やエンジニアを擁し、AI、コンピュータグラフィックス、コンピュータビジョン、自動運転技術、ロボティクスの分野での先駆的な進展を目指しています。