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엔비디아, 3D 재구성용 AI 모델 '뉴럴란젤로' 발표

ist1024

11 2937 8 2023.06.09 01:29

<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2023/06/09/0e4ca2d478aec9f42745156766140b62.jpg" alt="퀘이사존"> 신경 네트워크를 통한 3D 재구성을 위해 엔비디아 리서치가 개발한 새로운 AI 모델 뉴럴란젤로(Neuralangelo)는 2D 비디오 클립을 상세한 3D 구조로 변환하여 건물, 조각 및 기타 실물과 같은 가상 복제본을 생성합니다.
 미켈란젤로가 대리석 덩어리로 놀랍도록 실물과 같은 모습을 조각하는 것처럼, 뉴럴란젤로는 복잡한 디테일과 질감을 가진 3D 구조를 만듭니다. 그런 다음 창작 전문가들은 이러한 3D 물체를 디자인 애플리케이션으로 가져와서 예술, 비디오 게임 개발, 로봇 공학 및 산업용 '디지털 트윈'에 사용하도록 편집할 수 있습니다.
 뉴럴란젤로는 지붕 판자, 유리, 매끄러운 대리석 등 복잡한 재료의 질감을 2D 비디오에서 3D 에셋으로 변환하는 기능이 이전의 방식보다 훨씬 뛰어납니다. 개발자와 창작 전문가는 스마트폰으로 캡처한 영상을 사용하여 프로젝트에 쓸 가상 물체를 높은 정확도로 쉽게 3D 재구성할 수 있습니다.
 "뉴럴란젤로가 제공하는 3D 재구성 기능은 창작자들이 디지털 세계에서 현실 세계를 재현하는 데 도움이 될 것입니다." 라고 논문의 수석 연구 책임자이자 공동 저자인 Ming-Yu Liu가 말했습니다. "이 도구를 통해 개발자들은 결국 작은 조각상이든 거대한 건물이든 세부적인 물체를 비디오 게임이나 산업용 디지털 트윈를 위한 가상 환경으로 가져올 수 있습니다."
 시연에서 엔비디아 연구원들은 이 모델이 미켈란젤로의 다비드 조각상처럼 상징적이거나 혹은 트레일러 트럭처럼 흔한 물체를 어떻게 재현할 수 있는지 보여주었습니다. 엔비디아 Bay Area 캠퍼스의 공원에서 상세한 3D 모델로 시연된 건물 내외부도 뉴럴란젤로가 재구성할 수 있습니다. <iframe allowfullscreen="" frameborder="0" src="//www.youtube.com/embed/PQMNCXR-WF8" width="640" height="360" class="note-video-clip"></iframe> 3D로 보는 신경 렌더링 모델 3D 장면을 재구성하기 위한 이전 AI 모델은 반복적인 질감 패턴, 동질적인 색상 및 강한 색상 변화를 정확하게 표현하기 위해 노력했습니다. 뉴럴란젤로는 엔비디아 Instant NeRF의 기술인 instant neural graphics primitives를 탑재하여 이러한 디테일을 캡처하는 데 도움을 줍니다.
 이 모델은 다양한 각도에서 촬영된 물체 또는 장면의 2D 비디오를 사용하여 다양한 관점을 포착하는 여러 프레임을 골라냅니다. 마치 예술가가 깊이, 크기 및 모양을 파악하기 위해 피사체를 여러 측면에서 고려하는 것처럼 말입니다. 
각 프레임의 카메라 위치가 결정되면 뉴럴란젤로의 인공지능은 마치 조각가가 피사체의 모양을 조각하기 시작하는 것처럼 대략적인 3D 장면을 표현합니다.
그런 다음 모델은 조각가가 천의 질감이나 사람의 형상을 모방하기 위해 돌을 열심히 깎듯이 디테일을 선명하게 하기 위해 렌더링을 최적화합니다.
최종 결과는 가상 현실 애플리케이션, 디지털 트윈 또는 로봇 개발에 사용할 수 있는 3D 물체 또는 대규모 장면입니다. 뉴럴란젤로는 6월 18일부터 22일까지 밴쿠버에서 열리는 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에서 발표될 엔비디아 리서치의 약 30개 프로젝트 중 하나입니다. 이 논문은 포즈 추정, 3D 재구성 및 비디오 생성을 포함한 주제에 걸쳐 서술하고 있습니다.
 이러한 프로젝트 중 하나인 DiffColage는 긴 가로 방향, 360도 파노라마 및 루프 모션 이미지를 포함한 대규모 컨텐츠를 생성하는 확산 모델입니다. DiffColage는 표준 가로 세로 비율의 이미지 교육 데이터 세트를 제공할 때 이러한 작은 이미지를 콜라주 조각처럼 더 큰 시각적 구획으로 처리합니다. 이를 통해 확산 모델은 동일한 규모의 이미지에 대한 교육 없이 크고 응집력 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2023/06/09/197a9cbf443ee49019354f749896dac3.jpg" alt="퀘이사존"> 또한 이 기술은 사람의 움직임을 캡처하도록 사전 훈련된 확산 모델을 사용하여 즉각적인 텍스트를 비디오 시퀀스로 변환할 수 있습니다.

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