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除了实时光线追踪,英伟达图灵架构还有这些AI图像处理能力‘华体会’

更新时间:2021-05-14

本文摘要:多种AI图像处理能力可以说是悬挂。Adobe上的AI图像处理插件在上周举行的计算机图形学年度会议SIGGRAPH2018上,英伟达发表了新的图灵结构,展示了Photoshop和Premiere的插件。这些插件利用最近的图灵GPU结构和Quadro,RTX系列显示卡反对的机械学习功能,需要使Photoshop和Premiere的常用功能运营更加顺畅,手动调整更少。2017年,Adobe在AI图像处理中有很多案例。

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多种AI图像处理能力可以说是悬挂。Adobe上的AI图像处理插件在上周举行的计算机图形学年度会议SIGGRAPH2018上,英伟达发表了新的图灵结构,展示了Photoshop和Premiere的插件。这些插件利用最近的图灵GPU结构和Quadro,RTX系列显示卡反对的机械学习功能,需要使Photoshop和Premiere的常用功能运营更加顺畅,手动调整更少。2017年,Adobe在AI图像处理中有很多案例。

通过机械学习技术训练计算机识别和控制数据,图像处理工具需要对图像内容进行更准确的解释和猜测,构p图名人难以完成的效果。据报道,2018年3月,在Adobe、Summit2018年,Adobe和英伟达宣布双方将基于NvidiaGPU优化Adobe、Sensei人工智能系统和机械学习框架。简而言之,在NvidiaGPUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUSAdobeSensei创建的基础上。

实质上,双方的合作已经持续了十多年,但在此之前的合作中,在创新和数字体验方面,Adobe的照片录像等依赖于GPU运营图形,但下一次合作的核心是Adobe在2016年9月发表的Sensei人工智能系统。合作成立半年后,英伟达发表新的图灵结构时,双方合作的成果也显示出来。(公共编号:)编辑在英伟达SIGGRAPH大会的展台上也看到了这些插件的展示。

第一个插件是SuperRez。SuperRez的主要功能是为图像添加更详细的细节。如图所示,狼群双脚在山腰,毛发细节细致,叶子纹理准确,收缩后也清晰,分辨率可超过4K~8K。

该功能限于大幅度高清图像,如大幅度海报。从现场展示来看,这个功能大约需要10分钟。

第二个插件是Inpaint。该插件通过AI加强了Photoshop的内容感觉。英伟达展示的案例是,在平缓的悬崖上绘制成群结队的企鹅,企鹅脚下的岩石看起来像知道岩石一样硬,不像用传统的画笔从附近的地区复制。据了解,Inpaint这一技术是由英伟达Guilin、Liu领导的团队研发出来的,运用最先进的设备深度自学方法,可以编辑修复损坏的图片,同时也可以通过删除部分图片和新的填充来编辑图片。

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我们的模型可以实际处理任何形状、大小和方位距离的图像破洞。以前的深度自学方法主要关注位于图像中心周围的矩形区域,一般依赖于便宜的后期处理。

为了作为训练的神经网络,该团队首先分解了55、116个随机条纹和给定形状和大小的图像孔作为训练。该团队用于NVIDIA、TeslaV100、GPU和cuDNN加速的PyTorch深度自学框架,该团队通过将分解的图像打孔的蒙版应用于ImageNet、Places2和Celeba-HQ数据集中的图像训练神经网络。在培训阶段,将破洞或缺陷部分引入上述数据集的原始训练图像,使网络需要自学修复丢失的像素。

目前英伟达展示的Inpaint运营在6300美元的Quadro---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------也许是因为这样,英伟达没有发表这些插件的计划,只是展示了新的显示卡和Nvidia的NGXSDK的可能性。与昂贵的Quadro系列相比,英伟达于8月21日发表的一些游戏玩家GeforcerrtionRTX显示卡的价格亲民很多。素描视频分解现实视频英伟达与Adobe合作的这些插件看起来很日常,但英伟达与MIT合作的视频分解技术看起来最酷。

没有人说看完韩剧《w两个世界》,在这部大火的恋爱韩剧中,男主角是漫画中回顾的,女主角也可以在二维和三维之间自由回顾。英伟达新技术向我们展示脑洞大开的韩剧也有构筑的可能性,用线画帅哥,一键切换,他现实的眉目出来,这么神秘。效果如下:得到非常简单的线条构成的素描素描素描,可以分解细节非常丰富的脸,脸型、鼻眼口等五感、发型等与素描的轮廓完全一致,最得意的是分解的人物可以顺利移动。目前,我们可以看到的图像处理技术主要是背景分割、面部分割,用于调整发型、发色、面部五感。

像这样根据素描需要分解新的脸,令人吃惊。除了人物,英伟达和MIT的这项技术也可以作为实景使用。可制作长达30秒的2K分辨率街景视频。

右边是动态语义地图,左边是和真正的世界一样的视频。可以看出,两边的场景布局几乎相同,所以这不是找到类似的视频,而是用葫芦画葫芦新分解的。因为是电脑分解的,所以可以改变视频中的要素。例如,将道路两侧全部变成树木,或者全部变成建筑物。

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该项目由英伟达和MIT组成的团队开发,包括英伟达的Ting-ChunWang、刘明宇、MIT的朱俊彦等。以上几位研究人员每年发表一篇名为Video-to-Video、Synthesis的论文,论文概要现实,该论文从视频研究到视频制作问题,目标是自学从输出源视频(例如,从一系列语义分割口罩)到输入照片级视频的同构论文明确提出了新的分解对付网络框架下的视频制作方法。

通过精心设计生成器和判断器架构,融合空间-时间对付目标函数,在多种输出视频格式下分解出高分辨率、时间一致的照片级视频,其中多种形式的输出还包括分解口罩、素描和姿态图。视频制作的demo很酷,今后的电影制作部分几乎不需要实景拍摄,只要画简单的笔画制作现实的视频就可以了。但是,从这个视频到视频的制作技术似乎不能构筑比以前说明的Adobe中使用的AI图像处理技术,现在还停留在实验室阶段。GPU和AI图像处理图灵结构的动态光跟踪确实是最令人钦佩的,可以计算光、反射、衍射,图形有细致的画面,游戏、电影的画面效果不会大幅度提高。

此外,图灵架构具有更好的特性:Tensore可以加快深度神经网络训练和推理小说的图灵流多处理器(TuringStreaming,Multiprocesor)架构享有4608个CUDA打core,可以获得16个teraflops的计算性能,每秒计算16兆次的整数运算,加快模拟真实世界的物理模拟,先进设备的可编程着色技术可以提高简单的视觉效果和图形密集型工作体验计算机图形领域仍然追求更清晰的图像表达、更细致的图形和更慢的处理速度,GPU的性能提高大大构建了这些目标。现在,AI和图像处理的融合给我们带来了更好的可能性,这也是很多公司布局的方向。在今年的WWDC中,苹果重点说明了Metal和ML两种技术。2014年苹果发售Metal,可以利用GPU获得更高的图形计算能力,像堡垒之夜一样运营iPhone。

通过对eGPU的反对,苹果的设备需要更细致的3D图形效果,也有助于Unity构筑动态的光线图形效果。另外,Metal的其他特征是反对机器学习,加快神经网络训练的计算,可以进行密集的任务。因此,基于Metal开发的机械学习工具Core?ML也可以利用GPU,大大提高了效率。


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