Nvidia、Siggraphでの最新CG技術披露へ：レンダリングとAIの未来を塗り替える

2024年7月13日2:06

Nvidiaは、2024年7月28日から8月1日にかけてコロラド州デンバーで開催されるコンピュータグラフィックスの国際会議Siggraphで、レンダリング、シミュレーション、生成AIの進歩を披露する。Nvidia Researchは、次世代モデルの訓練に役立つ合成データ生成器や逆レンダリングツールを進化させる20以上の論文を発表する。これらの研究は、画像品質の向上や3D表現の新しい創造方法を可能にすることで、シミュレーションを改善している。

発表される論文は、視覚的生成AIのための拡散モデル、物理ベースのシミュレーション、AIによるリアルなレンダリングの向上に焦点を当てている。これらの取り組みは、開発者や企業が複雑な仮想オブジェクト、キャラクター、環境を生成するための次世代ツールを支援する。合成データ生成は、視覚的な物語を伝えたり、自然現象の科学者の理解を助けたり、ロボットや自動運転車のシミュレーションベースの訓練に利用される。

拡散モデルは、テクスチャペインティングやテキストから画像への生成を改善する。Nvidiaとテルアビブ大学の共同研究であるConsiStoryは、一貫した主要キャラクターを持つ複数の画像を生成することを容易にする。また、Nvidiaは3Dメッシュ上でリアルタイムに複雑なテクスチャをペイントするための2D生成拡散モデルを適用する論文を発表する。

物理ベースのシミュレーションにおけるNvidiaの研究は、物理的なオブジェクトとその仮想表現とのギャップを狭める。SuperPADLプロジェクトは、テキストプロンプトに基づいて複雑な人間の動きをシミュレートする課題に取り組む。また、AIを用いてオブジェクトが環境内で移動する際の挙動を学習するニューラル物理法に関する論文がある。

レンダリングのリアリズムを高めるためのNvidiaの研究は、可視光を最大25倍速くモデル化し、回折効果を最大1000倍速くシミュレートする新技術を提示する。また、ReSTIRというパストレーシングアルゴリズムのサンプリング品質を改善する2つの論文がある。

Nvidiaの研究者は、3D表現とデザインのための多目的AIツールもSiggraphで紹介する。fVDBフレームワークは、大規模な3DモデルやNeRF、大規模な点群のセグメンテーションと再構築のためのAIインフラストラクチャを提供する。また、3Dオブジェクトが光とどのように相互作用するかを表す理論を紹介する論文があり、実時間で3Dメッシュ上に滑らかな空間充填曲線を生成するアルゴリズムに関する共同研究もある。

NvidiaはSiggraphで特別イベントを開催し、Nvidia CEOのJensen HuangとWiredのシニアライターLauren GoodeがロボティクスとAIが産業のデジタル化に与える影響について話し合う。また、Nvidia Researchは、開発者と業界リーダーがAI対応の3Dパイプラインを構築するためにOpenUSDをどのように採用し進化させているかを紹介するOpenUSD Day by Nvidiaを開催する。

【ニュース解説】

Nvidiaが、2024年7月28日から8月1日にかけてコロラド州デンバーで開催されるコンピュータグラフィックスの国際会議Siggraphで、レンダリング、シミュレーション、生成AIの最新進歩を発表する予定です。このイベントでは、合成データ生成器や逆レンダリングツールなど、次世代モデルの訓練に役立つ20以上の革新的な研究論文が披露されます。これらの技術は、画像品質の向上や3D表現の新しい創造方法を可能にし、シミュレーションの質を高めることを目指しています。

これらの研究は、開発者や企業が複雑な仮想オブジェクト、キャラクター、環境を生成するための次世代ツールを支援します。合成データ生成は、視覚的な物語を伝えるため、自然現象の科学者の理解を助けるため、またはロボットや自動運転車のシミュレーションベースの訓練に利用される可能性があります。

拡散モデルは、テクスチャペインティングやテキストから画像への生成を改善することで、アーティストやデザイナーがアイデアを素早く視覚化し、生産プロセスを加速するのに役立ちます。物理ベースのシミュレーション研究は、物理的なオブジェクトとその仮想表現とのギャップを狭め、よりリアルな動きや挙動をデジタル世界で再現することを目指しています。

レンダリングのリアリズムを高めるための研究は、可視光のモデル化や回折効果のシミュレーションを大幅に高速化することで、よりリアルな画像やシーンの生成を可能にします。これは、自動運転車の訓練など、より複雑なシミュレーションが必要な分野において特に重要です。

Nvidiaの研究者たちは、3D表現とデザインのための多目的AIツールも紹介します。これにより、大規模な3Dモデルや点群のセグメンテーションと再構築が可能になり、3Dオブジェクトと光の相互作用を表す新しい理論や、3Dメッシュ上に滑らかな空間充填曲線を生成するアルゴリズムが開発されています。

これらの技術進歩は、映画製作、ゲーム開発、自動運転車の訓練、都市計画、科学研究など、多岐にわたる分野に革新をもたらす可能性があります。しかし、これらの技術の発展には、プライバシーやセキュリティ、倫理的な問題への対応が必要であり、規制やガイドラインの整備が求められるでしょう。長期的には、これらの技術がさらに進化し、私たちの生活や働き方に大きな変化をもたらすことが期待されます。

from Nvidia will show simulation and GenAI advances at Siggraph.