L’intelligence artificielle de NVIDIA génère des mondes virtuels à partir de vidéos réelles
L'intelligence artificielle peut aussi se montre très efficace dans la modélisation de paysages artificiels. La preuve avec cet algorithme mise au point par NVIDIA.
Auparavant, lorsque les développeurs souhaitaient créer des paysages virtuels, que ce soit en pleine nature ou en pleine ville, il fallait créer chaque bâtiment de toute pièce. Un processus long et harassant. NVIDIA a trouvé une méthode permettant d’accélérer drastiquement les choses grâce à l’utilisation d’une intelligence artificielle.
NVIDIA utilise l’IA pour générer des mondes virtuels
La société a récemment publié un papier explicitant comment leur modèle peut utiliser des prises de vue réelle pour les transformer en une version virtuelle totalement identique. Ici, c’est une intelligence artificielle se charge de générer les graphismes contrairement à un procédé manuel comme c’est le cas la plupart du temps.
Pour ce faire, l’IA a appris, encore et encore. Elle s’est gavée de tout un tas de données concernant de nombreuses villes du monde et elle a ensuite extrait une sémantique de haut niveau de ces séquences. Il a ensuite fallu utiliser le moteur de rendu Unreal Engine 4 pour créer une topologie basique de l’environnement sur laquelle poser tout cela. Selon Bryan Catanzaro, vice-président du deep-learning chez NVIDIA, “l’un des principaux obstacles rencontrés aujourd’hui par les développeurs à la création de mondes virtuels, que ce soit pour le développement de jeux, la téléprésence ou autre, c’est que la création du contenu coûte extrêmement cher. Cette méthode permet aux développeurs et artistes de créer à moindre coût, grâce à une intelligence artificielle qui apprend du monde réel.”
Un gain de temps, et d’argent, plus que substantiel
Alors évidemment, le rendu final n’est pas aussi impressionnant que ce que l’on peut découvrir sur un jeu AAA, par exemple, mais le simple fait qu’une intelligence artificielle soit capable d’aller aussi loin est déjà impressionnant en soi.