211service.com
El software de IA puede soñar con un mundo digital completo a partir de un simple boceto
Crear un entorno virtual que parezca realista requiere tiempo y habilidad. Los detalles tienen que ser hechos a mano utilizando un chip gráfico que represente formas 3D, iluminación adecuada y texturas. El último videojuego de gran éxito, Red Dead Redemption 2, por ejemplo, necesitó un equipo de alrededor de 1000 desarrolladores durante más de ocho años para crearlo, trabajando ocasionalmente Semanas de 100 horas. Es posible que ese tipo de carga de trabajo no sea necesaria durante mucho más tiempo. Un nuevo y poderoso algoritmo de IA puede imaginar los detalles fotorrealistas de una escena sobre la marcha.
Desarrollado por el fabricante de chips Nvidia, el software no solo facilitará la vida de los desarrolladores de software. También podría usarse para generar automáticamente entornos virtuales para la realidad virtual o para enseñar a los automóviles y robots autónomos sobre el mundo.
Podemos crear nuevos bocetos que nunca antes se han visto y renderizarlos, dice Bryan Catanzaro , vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia. De hecho, le estamos enseñando al modelo a dibujar basado en un video real.
Los investigadores de Nvidia utilizaron un enfoque estándar de aprendizaje automático para identificar diferentes objetos en una escena de video: automóviles, árboles, edificios, etc. Luego, el equipo usó lo que se conoce como red antagónica generativa, o GAN, para entrenar una computadora para completar imágenes 3D realistas.
Luego, el sistema puede alimentar el contorno de una escena, mostrando dónde se encuentran los diferentes objetos, y se completará con detalles sorprendentes y ligeramente brillantes. El efecto es impresionante, incluso si algunos de estos objetos ocasionalmente se ven un poco deformados o retorcidos.
Los gráficos de computadora clásicos se renderizan construyendo la forma en que la luz interactúa con los objetos, dice Catanzaro. Nos preguntábamos qué podíamos hacer con la inteligencia artificial para cambiar el proceso de renderizado.
Catanzaro dice que el enfoque podría reducir la barrera para el diseño de juegos. Además de renderizar escenas completas, el enfoque podría usarse para agregar una persona real a un videojuego después de alimentarse con unos minutos de imágenes de video de la persona en la vida real. Él sugiere que el enfoque también podría usarse para ayudar a generar configuraciones realistas para la realidad virtual, o para proporcionar datos de entrenamiento sintéticos para vehículos o robots autónomos. De manera realista, no puede obtener datos de entrenamiento reales para cada situación que pueda surgir, dice. La obra fue anunciada hoy en NeurIPS , una importante conferencia de IA en Montreal.
Este es un trabajo interesante e impresionante, dice Michiel van de Panne, profesor de la Universidad de Columbia Británica que se especializa en aprendizaje automático y gráficos por computadora. Señala que el trabajo anterior que involucraba GAN implicaba sintetizar elementos más simples, como imágenes individuales o movimientos de personajes.
El trabajo señala el camino hacia una forma muy diferente de crear imágenes animadas, dice van de Panne. Uno con un conjunto diferente de capacidades, que son menos intensivos en computación y podrían ser interactivos.
El algoritmo de Nvidia es solo el último de una vertiginosa procesión de avances relacionados con las GAN. Inventadas por un investigador de Google hace solo unos años, las GAN se han convertido en una herramienta notable para sintetizar imágenes y audio realistas y, a menudo, inquietantemente extraños. Esta tendencia promete revolucionar los gráficos por computadora y los efectos especiales, y ayudar a los artistas y músicos a imaginar o desarrollar nuevas ideas. Pero también podría socavar la confianza pública en las pruebas de video y audio (vea Fake America great otra vez).
Catanzaro admite que podría ser mal utilizado. Esta es una tecnología que podría usarse para muchas cosas, dice.