A Nvidia está pronta para apresentar avanços significativos em renderização, simulação e inteligência artificial generativa na Siggraph 2024, a principal conferência de gráficos computacionais, que ocorrerá de 28 de julho a 1 de agosto em Denver, Colorado.
O Nvidia Research apresentará mais de 20 artigos durante o evento, revelando inovações na geração de dados sintéticos e ferramentas de renderização inversa projetadas para treinar modelos de IA de próxima geração. Esses avanços melhoram a qualidade da simulação, aumentam a fidelidade das imagens e oferecem novos métodos de criação de representações 3D de ambientes reais e imaginários.
Artigos-chave explorarão modelos de difusão para IA generativa visual, simulação baseada em física e técnicas de renderização mais realistas guiadas por IA. A programação deste ano inclui dois vencedores do Prêmio de Melhor Artigo e colaborações com universidades e empresas renomadas, como Adobe e Roblox. Espera-se que essas inovações empoderem desenvolvedores e empresas a gerar objetos virtuais complexos, personagens e ambientes, utilizando dados sintéticos para contar histórias visuais impactantes ou ajudar em simulações de treinamento para robôs e veículos autônomos.
Aprimorando a Pintura de Texturas com Modelos de Difusão
Os modelos de difusão surgiram como uma ferramenta poderosa para converter comandos de texto em imagens, permitindo que artistas e designers criem conteúdo visual de forma eficiente para storyboards e produções. Entre os artigos notáveis da Nvidia está o ConsiStory, resultado de uma colaboração com a Universidade de Tel Aviv, que torna a geração de imagens de personagens consistentes mais ágil, reduzindo o tempo de produção de 13 minutos para aproximadamente 30 segundos. Além disso, os modelos de IA premiados anteriormente pela Nvidia para transformações de texto em imagem evoluíram para aplicar métodos de difusão generativa 2D na pintura de texturas em tempo real em malhas 3D, revolucionando a forma como os artistas trabalham com texturas.
Avanços na Simulação Baseada em Física
A Nvidia também está avançando na simulação baseada em física, que visa replicar interações e movimentos de objetos do mundo real em ambientes digitais. Um projeto notável, o SuperPADL, utiliza aprendizado por reforço e supervisionado para simular mais de 5.000 movimentos humanos, funcionando em tempo real em GPUs da Nvidia para consumidores. Outro artigo inovador apresenta um método de física neural que antecipa como diferentes representações de objetos se comportariam em variados ambientes. Um esforço colaborativo com a Universidade Carnegie Mellon desenvolveu um novo tipo de renderizador capaz de realizar análise térmica e mecânica de fluidos, reconhecido como um dos melhores artigos na SIGGRAPH por sua eficiência e facilidade de uso. Pesquisas adicionais levaram a novas técnicas para modelagem de fios de cabelo e uma aceleração de dez vezes nos processos de simulação de fluidos.
Revolucionando a Renderização com Simulação de Difração
Os últimos avanços da Nvidia em tecnologia de renderização incluem métodos que modelam a luz visível até 25 vezes mais rápido e alcançam simulações de difração para treinamento de carros autônomos até 1.000 vezes mais rápidas. Um artigo colaborativo com pesquisadores da Universidade de Waterloo foca na difração em espaço livre, integrando esse fenômeno óptico em fluxos de trabalho de traçado de raios para melhorar a velocidade e eficiência da simulação.
Dois outros artigos melhoram a qualidade do ReSTIR, um algoritmo de traçado de raios apresentado pela Nvidia e Dartmouth College na SIGGRAPH 2020. Um artigo, em colaboração com a Universidade de Utah, introduz um novo método para reutilizar caminhos de luz calculados, aumentando a contagem de amostras em até 25 vezes. O segundo artigo aprimora a qualidade das amostras através de mutações aleatórias, melhorando a eficácia dos algoritmos de redução de ruído e minimizando artefatos de renderização.
Inovando Ferramentas de IA 3D
A Nvidia também está lançando ferramentas de IA multipropósito para representação e design 3D. Um dos artigos apresenta o fVDB, uma estrutura otimizada para GPU para deep learning 3D em grande escala, que suporta modelos em escala de cidade e segmentação de nuvens de pontos. Uma colaboração premiada com Dartmouth College unifica diversas aparências de objetos 3D interagindo com a luz em um único modelo. Outra parceria com a Universidade de Tóquio, Universidade de Toronto e Adobe Research introduz um algoritmo para a geração em tempo real de curvas suaves e que preenchem espaço em malhas 3D, reduzindo drasticamente os tempos de processamento de horas para segundos.
A Presença da Nvidia na Siggraph
A participação da Nvidia na Siggraph incluirá eventos notáveis, como um bate-papo entre o CEO Jensen Huang e a escritora sênior da Wired, Lauren Goode, discutindo o futuro da IA e da robótica na digitalização industrial. Além disso, a Nvidia sediará o OpenUSD Day, um dia inteiramente dedicado a mostrar como desenvolvedores e líderes da indústria estão evoluindo o OpenUSD para aprimorar pipelines 3D habilitados para IA.
Com centenas de cientistas e engenheiros em todo o mundo, o Nvidia Research está focado em inovações nas áreas de IA, gráficos computacionais, visão computacional, tecnologia de condução autônoma e robótica.
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