英偉達研究中取得突破，研究人員已經通過訓練神經網絡在真實的視頻片段上來教人工智能系統如何生成和細節新的虛擬城市景觀。該技術可為游戲、汽車、建筑、機器人或虛擬現實等快速創建虛擬世界。
在新的工作中，團隊使用在DGX-1上的Nvidia Tesla V100GPU上運行的PyTorch深度學習框架，并在數千個Cityscapes視頻和Apolloscapes數據集上培訓它們。然后，研究人員將使用虛幻引擎4構建虛擬城市的基礎，并強調建筑物、樹木和汽車等事物的總體輪廓和布局。基于所學到的一切，神經網絡填充空格，包括精細的細節、顏色、光照和紋理。
不同于需要用特定指令編程的傳統算法，神經網絡更像有機大腦，隨著時間推移，從“經驗”中學習。這種體驗可以作為大型數據集饋送給系統，然后系統可以使用學到的規則來生成自己的內容。最近幾年，它被用于將不同的藝術風格應用到視頻中，基于對接下來會發生什么的預測從靜止照片中創建短視頻，以及生成額外的幀間幀以使得任何剪輯以慢動作發生。
英偉達研究人員利用神經網絡，實時創建合成3D環境。與現在需要為虛擬世界中每個對象單獨建模的方法相比，英偉達的方案更便宜、所需時間更短。
此次研究產生了一個簡單的駕駛游戲，允許參與者在城市場景中進行導航，場景中的所有內容都使用神經網絡，以交互式方式呈現，神經網絡將傳統圖形引擎生成的3D世界的草圖轉換成視頻。該神經網絡已經學會模擬真實世界的狀況，包括照明、材料和動態表現。
由于虛擬場景完全由人工合成而生成，因此可以輕松編輯、刪除或是添加對象。研究人員表示，英偉達的Tensor Core圖形處理器
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