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Meta揭露AR新技術,利用機器學習快速重建3D室內場景

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2024-03-26

Meta SceneScript模型具有將視覺資料編碼為場景表示,以及將其解碼為描述房間布局語言的能力,這使得重建3D室內空間更為有效率,開發人員指出這是擴增實境頭戴裝置技術的一大進展

開發團隊使用專門用於加速人工智慧與機器學習研究的Aria眼鏡,來收集室內環境資料,並使用這些資料模擬出不同的室內環境。由於所有模擬訓練都不涉及真實世界個人資料,使得模型訓練過程可以在確保隱私的前提下進行,而且在訓練完成之後,也可以使用Aria眼鏡來驗證模型,確認模型擴展用於物理環境的能力。

開發人員提到,SceneScript的優點之一是可擴展性,只需要在Aria合成環境資料集中的「門」添加附加參數,就可以訓練網路來準確預測物理環境中門開啟和關閉的程度。此外,透過在架構語言添加新特徵,SceneScript便可以準確預測物體的位置,並進一步將這些物件拆解成組成元件,像是沙發在SceneScript語言表示為一組幾何形狀,包含了墊子、椅腳和扶手,設計師可以使用這些細節來創建真正適用於各種物理環境的增強實境內容。

SceneScript可以用於生成精確的室內地圖,對於開發混合實境和增強實境頭戴裝置非常重要,SceneScript也替大型語言模型提供了推理物理空間的必要詞彙,不僅擴展大型語言模型的應用範圍,也使其能更精確地理解和回答關於物理世界的複雜問題,在數分之一秒內就可以回答像是粉刷房間需要的油漆量等問題。開發人員認為,SceneScript是增強實境頭戴裝置的重要里程碑,能夠連起物理和數位世界。

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