Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford đã phát triển một mô hình AI có khả năng tạo ra các hình ảnh 3D từ một bức ảnh 2D duy nhất. Mô hình này được gọi là "Neural Radiance Fields" (NeRF), có thể tạo ra các cảnh 3D chân thực và chi tiết từ nhiều góc độ khác nhau.
NeRF hoạt động bằng cách sử dụng một mạng lưới thần kinh để học cách ánh sáng tương tác với các vật thể trong một cảnh. Sau đó, mạng lưới này có thể sử dụng thông tin đó để tạo ra các hình ảnh mới của cảnh từ các góc độ khác nhau.
NeRF vẫn đang trong giai đoạn phát triển, nhưng nó đã cho thấy nhiều hứa hẹn. Trong tương lai, NeRF có thể được sử dụng để tạo ra các trải nghiệm thực tế ảo và tăng cường chân thực hơn, cũng như để tạo ra các mô hình 3D của các vật thể và cảnh cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Dưới đây là một số ví dụ về cách NeRF có thể được sử dụng:
* **Thực tế ảo và tăng cường:** NeRF có thể được sử dụng để tạo ra các môi trường thực tế ảo và tăng cường chân thực hơn. Điều này có thể cho phép người dùng tương tác với các vật thể và cảnh 3D theo những cách mới và thú vị.
* **Phim và trò chơi điện tử:** NeRF có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D của các vật thể và cảnh cho phim và trò chơi điện tử. Điều này có thể giúp các nhà làm phim và nhà phát triển trò chơi tạo ra các trải nghiệm chân thực và sống động hơn.
* **Kiến trúc và thiết kế:** NeRF có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D của các tòa nhà và các thiết kế khác. Điều này có thể giúp các kiến trúc sư và nhà thiết kế hình dung các thiết kế của họ theo những cách mới và thú vị.
* **Y học:** NeRF có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D của các cơ quan và mô. Điều này có thể giúp các bác sĩ và nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cơ thể con người và phát triển các phương pháp điều trị mới cho bệnh tật.
NeRF là một công nghệ mới và thú vị có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp. Khi NeRF tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy nó được sử dụng theo nhiều cách sáng tạo và đổi mới hơn nữa.
Paperium
Đăng ngày 8/6
• Ban đầu được xuất bản tại paperium.net
Vượt xa Pass@1: Tự chơi với Tổng hợp vấn đề biến phân duy trì RLVR
#ai
#deeplearning
#computerscience
#machinelearning
AI (Loạt bài gồm 3505 phần)
1
Học tập của tác nhân thông qua kinh nghiệm ban đầu
2
MM-HELIX: Tăng cường suy luận phản ánh chuỗi dài đa phương thức với Nền tảng toàn diện và Tối ưu hóa chính sách lai thích ứng
...
3501 phần nữa...
3
MemMamba: Suy nghĩ lại các mẫu bộ nhớ trong mô hình không gian trạng thái
4
UniVideo: Hiểu, tạo và chỉnh sửa video thống nhất
5
VideoCanvas: Hoàn thành video thống nhất từ các bản vá không gian-thời gian tùy ý thông qua điều kiện trong ngữ cảnh
6
DreamOmni2: Chỉnh sửa và tạo đa phương thức dựa trên hướng dẫn
7
Từ cái gì đến tại sao: Hệ thống đa tác nhân để suy luận điều kiện phản ứng hóa học dựa trên bằng chứng
8
Nhận thức Meta tăng cường mô hình suy luận: Học tăng cường tự căn chỉnh
9
Khi suy nghĩ gặp sự thật: Suy luận có thể tái sử dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngữ cảnh dài
10
Các token xác suất thấp duy trì khám phá trong học tăng cường với phần thưởng có thể kiểm chứng
11
Vũ điệu căn chỉnh: Đào tạo chung các tác nhân để hợp tác vì sự an toàn
12
Tối ưu hóa chính sách tương đối nhóm không cần đào tạo
13
Tăng cường lai: Khi phần thưởng thưa thớt, dày đặc sẽ tốt hơn
14
NewtonBench: Đánh giá khám phá luật khoa học tổng quát trong các tác nhân LLM
15
ARTDECO: Hướng tới tái tạo 3D hiệu quả và độ trung thực cao tức thì với biểu diễn cảnh có cấu trúc
16
DeepPrune: Mở rộng song song không có sự dư thừa giữa các dấu vết
17
Lần thử đầu tiên quan trọng: Xem xét lại vai trò của sự phản ánh trong các mô hình suy luận
18
LLM học cách lừa dối một cách vô ý: Sự sai lệch xuất hiện trong sự không trung thực từ các mẫu sai lệch đến tương tác người-AI thiên vị
19
UniMMVSR: Một khung đa phương thức thống nhất cho siêu phân giải video xếp tầng
20
NaViL: Suy nghĩ lại các thuộc tính mở rộng của các mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức gốc dưới các ràng buộc dữ liệu
21
CoMAS: Hệ thống đa tác nhân cùng tiến hóa thông qua phần thưởng tương tác
22
PickStyle: Chuyển đổi kiểu video sang video với bộ điều hợp ngữ cảnh-kiểu
23
UNIDOC-BENCH: Một điểm chuẩn thống nhất cho RAG đa phương thức tập trung vào tài liệu
24
InstructX: Hướng tới chỉnh sửa hình ảnh thống nhất với hướng dẫn MLLM
25
LongRM: Tiết lộ và mở khóa ranh giới ngữ cảnh của mô hình hóa phần thưởng
26
Học trong công việc: Một tác nhân tự tiến hóa dựa trên kinh nghiệm cho các nhiệm vụ dài hạn
27
Tăng cường mô hình khuếch tán bằng cách tối ưu hóa ưu tiên nhóm trực tiếp
28
Kiểm soát tạo video chuyển văn bản thành âm thanh thông qua điều kiện và tương tác phương thức nâng cao
29
Kích hoạt điều hòa Entropy: Tăng cường kiểm soát liên tục, mô hình ngôn ngữ lớn và phân loại hình ảnh với kích hoạt như
30
Truy xuất và củng cố bộ nhớ trong các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua các token chức năng
31
Tái chế các điểm kiểm tra được đào tạo trước: Tăng trưởng trực giao của hỗn hợp chuyên gia để đào tạo trước mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả
32
GCPO: Khi độ tương phản thất bại, hãy chọn vàng
33
UP2You: Tái tạo nhanh chóng bản thân từ các bộ sưu tập ảnh không giới hạn
34
OmniRetarget: Tạo dữ liệu bảo toàn tương tác cho thao tác di chuyển toàn thân hình người và tương tác cảnh
35
DexNDM: Thu hẹp khoảng cách thực tế cho xoay trong tay khéo léo thông qua mô hình động lực học thần kinh khớp
36. A^2Search: Trả lời câu hỏi nhận biết sự mơ hồ bằng học tăng cường.
37. Học cách định tuyến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ phản hồi Bandit: Một chính sách, nhiều sự đánh đổi.
38. Search-R3: Thống nhất suy luận và tạo nhúng trong các mô hình ngôn ngữ lớn.
39. R2RGEN: Tạo dữ liệu 3D từ thực tế sang thực tế để thao tác tổng quát hóa không gian.
40. Drive&Gen: Đồng đánh giá các mô hình lái xe đầu cuối và tạo video.
41. Vượt ra ngoài các giá trị ngoại lệ: Một nghiên cứu về các bộ tối ưu hóa trong lượng tử hóa.
42. SViM3D: Khuếch tán vật liệu video ổn định để tạo 3D từ một hình ảnh.
43. GyroSwin: Các mô hình thay thế 5D cho mô phỏng nhiễu loạn plasma Gyrokinetic.
44. Hướng tới chỉnh sửa 3D có thể mở rộng và nhất quán.
45. Sử dụng mạng trực tuyến nếu có thể: Hướng tới học tăng cường nhanh và ổn định.
46. Thành phần dữ liệu nhận biết độ trung thực để tổng quát hóa robot mạnh mẽ.
47. SciVideoBench: Đánh giá suy luận video khoa học trong các mô hình đa phương thức lớn.
48. Khuếch tán quy mô lớn thông qua tính nhất quán thời gian liên tục được điều chỉnh theo điểm số.
49. Vượt qua giới hạn lượt: Huấn luyện các tác nhân tìm kiếm sâu với cửa sổ ngữ cảnh động.
50. OpenRubrics: Hướng tới tạo tiêu chí tổng hợp có thể mở rộng để mô hình hóa phần thưởng và căn chỉnh LLM.
51. Tư duy bằng camera: Một mô hình đa phương thức thống nhất để hiểu và tạo lấy camera làm trung tâm.
52. D2E: Mở rộng tiền huấn luyện thị giác-hành động trên dữ liệu máy tính để chuyển sang AI thể hiện.
53. TAG: Hướng dẫn khuếch đại tiếp tuyến để lấy mẫu khuếch tán chống ảo giác.
54. Tối ưu hóa lời nhắc đa phương thức: Tại sao không tận dụng nhiều phương thức cho MLLM.
55. AutoPR: Hãy tự động hóa việc thăng tiến học thuật của bạn!
56. R-Horizon: Mô hình suy luận lớn của bạn thực sự có thể đi xa đến đâu về chiều rộng và chiều sâu?
57. Webscale-RL: Quy trình dữ liệu tự động để mở rộng dữ liệu RL đến mức tiền huấn luyện.
58. SpaceVista: Suy luận không gian trực quan mọi quy mô từ mm đến km.
59. StreamingVLM: Hiểu biết thời gian thực cho các luồng video vô hạn.
60. Đừng lãng phí sai lầm: Tận dụng các nhóm RL tiêu cực thông qua việc điều chỉnh lại độ tin cậy.
61. ARES: Suy luận thích ứng đa phương thức thông qua định hình entropy cấp mã thông báo nhận biết độ khó.
62. KORMo: Mô hình suy luận mở tiếng Hàn cho mọi người.
63. DISCO: Đa dạng hóa cô đặc mẫu để đánh giá mô hình hiệu quả.
64. Cầu nối suy luận với học tập: Làm sáng tỏ ảo ảnh bằng cách sử dụng tổng quát hóa độ phức tạp ngoài phân phối.
65. Biến đổi Gaussian lũy tiến với nhận biết dị hướng.
Nguồn tin: Dev.to Machine Learning — Tác giả: Paperium. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.
