Các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon đã phát triển một phương pháp mới để tạo ra các hình ảnh 3D chất lượng cao từ một bức ảnh 2D duy nhất. Phương pháp này, được gọi là "3D-aware Diffusion Models" (Mô hình khuếch tán nhận biết 3D), có thể tạo ra các hình ảnh 3D chân thực và nhất quán từ nhiều góc độ khác nhau.
Phương pháp này hoạt động bằng cách kết hợp sức mạnh của các mô hình khuếch tán (diffusion models) với kiến thức về hình học 3D. Các mô hình khuếch tán là một loại mô hình học máy có thể tạo ra dữ liệu mới bằng cách dần dần thêm nhiễu vào dữ liệu hiện có, sau đó học cách đảo ngược quá trình đó. Trong trường hợp này, các nhà nghiên cứu đã huấn luyện một mô hình khuếch tán để tạo ra các hình ảnh 3D bằng cách thêm nhiễu vào các hình ảnh 2D, sau đó học cách loại bỏ nhiễu để tạo ra các hình ảnh 3D.
Một trong những thách thức chính trong việc tạo ra các hình ảnh 3D từ một bức ảnh 2D duy nhất là thiếu thông tin. Một bức ảnh 2D chỉ cung cấp thông tin về hình dạng và màu sắc của một vật thể từ một góc nhìn duy nhất. Điều này gây khó khăn cho việc tạo ra một mô hình 3D chính xác có thể được xem từ nhiều góc độ khác nhau.
Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một kỹ thuật gọi là "neural radiance fields" (trường bức xạ thần kinh). Trường bức xạ thần kinh là một cách biểu diễn một cảnh 3D bằng cách sử dụng một mạng lưới thần kinh. Mạng lưới thần kinh này có thể học cách tạo ra các hình ảnh của cảnh từ bất kỳ góc nhìn nào.
Bằng cách kết hợp các mô hình khuếch tán với các trường bức xạ thần kinh, các nhà nghiên cứu đã có thể tạo ra một phương pháp có thể tạo ra các hình ảnh 3D chất lượng cao từ một bức ảnh 2D duy nhất. Phương pháp này có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D của các vật thể, cảnh và thậm chí cả con người.
Phương pháp này có một số ứng dụng tiềm năng. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D cho các trò chơi điện tử, phim ảnh và thực tế ảo. Nó cũng có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D cho các ứng dụng y tế, chẳng hạn như lập kế hoạch phẫu thuật.
Các nhà nghiên cứu đã công bố kết quả của họ trong một bài báo có tiêu đề "3D-aware Diffusion Models". Bài báo này đã được chấp nhận để trình bày tại Hội nghị về Thị giác máy tính và Nhận dạng mẫu (CVPR) năm 2023.
Dưới đây là một số lợi ích chính của phương pháp mới:
* Có thể tạo ra các hình ảnh 3D chất lượng cao từ một bức ảnh 2D duy nhất.
* Có thể tạo ra các hình ảnh 3D chân thực và nhất quán từ nhiều góc độ khác nhau.
* Có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D của các vật thể, cảnh và thậm chí cả con người.
* Có một số ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như trò chơi điện tử, phim ảnh, thực tế ảo và y tế.
AICloseAI
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả AI
Tin tứcCloseTin tức
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Tin tức
Công nghệCloseCông nghệ
Các bài đăng từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả Công nghệ
Công ty khởi nghiệp AI này sẽ dọn dẹp nhà quý vị miễn phí để đào tạo robot trong tương lai
Shift cho biết một “chiếc mũ thần kỳ” sẽ ghi lại quá trình nhân viên dọn dẹp làm việc trong nhà quý vị.
Shift cho biết một “chiếc mũ thần kỳ” sẽ ghi lại quá trình nhân viên dọn dẹp làm việc trong nhà quý vị.
bởi Robert HartClose
Robert Hart
Phóng viên AI
Các bài đăng từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả của Robert Hart
Ngày 29/5/2026, 11:58 SA UTC
Liên kết
Chia sẻ
Tặng
Ảnh chụp màn hình: Shift
Robert HartClose
Robert Hart
Các bài đăng từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tóm tắt email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của quý vị.
Theo dõiTheo dõiXem tất cả của Robert Hart
là một phóng viên tại The Verge có trụ sở tại London, chuyên đưa tin về mọi thứ liên quan đến AI và là Nghiên cứu viên cao cấp của Tarbell. Trước đây, ông đã viết về sức khỏe, khoa học và công nghệ cho Forbes.
Công ty khởi nghiệp đào tạo AI Shift muốn dọn dẹp nhà quý vị miễn phí. Điều kiện – bởi vì, bất kể trang web của họ nói gì, luôn có một điều kiện – là công ty sẽ ghi lại quá trình nhân viên dọn dẹp khi họ cọ rửa, hút bụi, lau chùi, sắp xếp và giặt giũ, sau đó sử dụng đoạn phim đó để đào tạo robot.
Shift đã công bố ưu đãi bất thường này trên mạng xã hội vào thứ Năm, giải thích rằng giá trị của dữ liệu đào tạo được tạo ra từ các lần dọn dẹp là quá đủ để tài trợ cho dịch vụ. Như trang web của công ty đã nêu: “Quý vị có một căn hộ sạch sẽ. Chúng tôi có dữ liệu đào tạo. Mọi người đều thắng.”
Một video quảng cáo cho thấy một nhân viên dọn dẹp trong bộ đồng phục trắng tinh và chiếc mũ trông có vẻ kỳ cục (sẽ nói thêm về điều này sau) đang lau cửa sổ, lau và hút bụi sàn nhà, rửa bát đĩa và lau mặt bàn. Theo đồng Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Shift, Bercan Kilic, “chiếc mũ thần kỳ” này là thứ ghi lại công việc. Nó không phải là đỉnh cao của thời trang, nhưng nó chứa một camera ghi lại cảnh quay từ góc nhìn của nhân viên dọn dẹp.
Đoạn phim từ bên trong nhà quý vị, tất nhiên, là thứ quý vị đang trả tiền cho dịch vụ dọn dẹp. Trên trang web của mình, Shift cho biết “quyền riêng tư của khách hàng được bảo vệ hoàn toàn”, với các chi tiết nhạy cảm như tên, khuôn mặt hoặc thông tin cá nhân từ màn hình và thẻ ID được làm mờ và ẩn danh trước khi được sử dụng để đào tạo AI. Shift cho biết nhân viên dọn dẹp của họ cũng được các đối tác kiểm tra kỹ lưỡng, mặc dù công ty nhấn mạnh rằng họ không phải là nhân viên của Shift.
“Mỗi ngôi nhà được dọn dẹp hôm nay đều đặt nền móng cho một ngôi nhà tự dọn dẹp vào ngày mai,” công ty nói trong video. Thực tế, càng bẩn càng tốt. Một phần Câu hỏi thường gặp trên trang web của công ty cho biết “môi trường dọn dẹp khó khăn hơn có thể đặc biệt hữu ích.” Tuy nhiên, có những giới hạn, và nhân viên dọn dẹp “có thể từ chối bất kỳ nhiệm vụ cụ thể nào mà họ không cảm thấy thoải mái khi thực hiện.”
Dịch vụ này ban đầu chỉ có ở New York, nhưng Kilic cho biết nó sẽ sớm có mặt ở San Francisco, London, Zurich và Munich. Các dịch vụ dọn dẹp miễn phí chỉ có sẵn trong “thời gian giới hạn”, nhưng mô hình này phù hợp với một thị trường đang phát triển về các bản ghi lại các nhiệm vụ của con người có thể được sử dụng để đào tạo các hệ thống AI và robot. Shift cho biết công ty đã trả tiền cho hàng chục nghìn người ở 15 quốc gia để ghi lại các hoạt động của họ thông qua ứng dụng của mình.
Dọn dẹp có thể chỉ là khởi đầu. Video của Shift cho biết công ty cuối cùng có kế hoạch mở rộng sang các lĩnh vực khác như sửa ống nước, nấu ăn và xây dựng.
Theo dõi các chủ đề và tác giả từ bài viết này để xem thêm nội dung tương tự trên trang chủ cá nhân hóa của bạn và nhận thông báo qua email.
Robert Hart
Phóng viên AI
Các bài viết từ tác giả này sẽ được thêm vào bản tin email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõi
Xem tất cả bài viết của Robert Hart
AI
Các bài viết từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tin email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõi
Xem tất cả về AI
Tin tức
Các bài viết từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tin email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõi
Xem tất cả Tin tức
Robot
Các bài viết từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tin email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõi
Xem tất cả về Robot
Công nghệ
Các bài viết từ chủ đề này sẽ được thêm vào bản tin email hàng ngày và nguồn cấp dữ liệu trang chủ của bạn.
Theo dõi
Xem tất cả về Công nghệ
Phổ biến nhất
Phổ biến nhất
Mẫu xe điện chủ lực của Kia gặp vấn đề về pin
Thời kỳ hoàng kim của game cầm tay đã kết thúc
Họ cuối cùng đã làm cho Oura Ring nhỏ hơn và nhẹ hơn
Điều gì tiếp theo cho các máy tính Surface của Microsoft?
Valve tăng giá Steam Deck hơn 200 USD
The Verge Daily
Bản tin tổng hợp hàng ngày miễn phí về những tin tức quan trọng nhất.
Email (bắt buộc)
Đăng ký
Bằng cách gửi email của bạn, bạn đồng ý với Điều khoản và Thông báo Quyền riêng tư của chúng tôi. Trang web này được bảo vệ bởi reCAPTCHA và áp dụng Chính sách quyền riêng tư và Điều khoản dịch vụ của Google.
Nội dung quảng cáo từ
Đây là tiêu đề cho quảng cáo gốc
Nguồn tin: The Verge AI — Tác giả: Robert Hart. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.
