انویدیا از ابزار جدیدی رونمایی کرده که میتواند به سرعت تصاویر دو بعدی را به صحنههای - تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان - رندرشده سه بعدی تبدیل کند. این ابزار که NeRF نام دارد از هوش مصنوعی استفاده میکند و نام خود را از تکنیک - تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان - «میدانهای تابش عصبی» گرفته است.
تکنیکی که انویدیا از آن در ابزار خود استفاده کرده محصول دانشگاه کالیفرنیا برکلی، مرکز تحقیقات گوگل و دانشگاه کالیفرنیا سن دیگو است. تکنیک میدانهای تابش عصبی به طور - تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان - خلاصه از رنگ و شدت نور تصاویر دو بعدی نقشهبرداری کرده و بعد برای اتصال تصاویر از زاویههای گوناگون و تولید صحنههای سه بعدی با کمک هوش مصنوعی دادههای لازم را تولید میکند. این سازوکار علاوه بر تصاویر به اطلاعات مربوط به موقعیت دوربین هم نیاز دارد.
پژوهشگران چند سالی است که مشغول توسعه و - تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان - بهینهسازی مدلهای تبدیل تصاویر دو بعدی به سه بعدی هستند. این مدلها در حال حاضر خروجی پرجزئیاتتری دارند و فرآیند رندرینگ را با سرعت بیشتری انجام میدهند. انویدیا میگوید مدل Instant NeRF یکی از سریعترین مدلهایی است که توسعه یافته - تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان - و تقریبا زمان انتظار برای رندرینگ را از بین میبرد.
انویدیا مدعی است هرچه این تکنیک سریعتر و پیادهسازی آن آسانتر شود، میتوان دامنه کاربردهایش را گستردهتر کرد. «ایشا سالیان» از این شرکت مدعی است:
ارائه خدمات تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان با ارزانترین قیمت
«از Instant NeRF میتوان برای ساخت آواتار یا صحنههایی برای دنیای مجازی، ایجاد شرکتکنندگان ویدیو کنفرانسها و محیط - تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان - پیرامون آنها، یا ساخت نقشههای دیجیتالی سه بعدی استفاده کرد. از این فناوری - تعمیرات یخچال سامسونگ در شهر خمام استان گیلان - میتوان برای تعلیم رباتها و اتومبیلهای خودران در بحث درک اندازه و شکل اشیا واقعی از روی تصاویر دو بعدی یا ویدیوی آنها استفاده کرد. از این مدل همچنین میتوان در معماری و سرگرمی استفاده کرد تا خیلی سریع بتوان نمونههای دیجیتالی محیطهای واقعی را ایجاد و امکان اصلاح و خلق محتواهای بیشتر را روی آنها فراهم کرد.»
محققان انویدیا در مقالهای اعلام کردهاند که ظرف چند ده میلیثانیه توانستهاند از صحنههایی با رزولوشن 1920 در 1080 پیکسل خروجی بگیرند. کد منبع این پروژه به اشتراک گذاشته شده تا بقیه هم بتوانند آن را توسعه دهند.