수천 명의 개발자와 콘텐츠 제작자가 NVIDIA Instant NeRF를 사용하여 일련의 정적 이미지를 사실적인 3D 장면으로 변환하는 렌더링 도구를 사용하여 놀라운 3D 비주얼을 구축했습니다.또한 최신 Instant NeRF 소프트웨어 업데이트를 통해 VR에서 Instant NeRF를 탐색하고 3D 창작에 착수할 수도 있습니다. 타임 매거진이 2022년 최고의 발명품으로 선정한 Instant NeRF는 사진, 3D 그래픽, 가상 세계의 미래를 한눈에 볼 수 있습니다. VR에 Instant NeRF를 탑재해 2D 영상을 이용해 가상 장면을 빠르게 만들 수 있다.제작자는 포베이션, 다이내믹 스케일링, NVIDIA DLSS, 옵션인 세컨드 GPU 등의 고도의 렌더링 기술을 사용하여 광범위한 예산에서 원하는 프레임 레이트와 해상도 목표를 달성할 수 있습니다. 몰입형 가상 장면 생성 및 공유 기존에는 3D 및 가상 장면을 만드는 데 시간이 많이 걸리고 전문 장비와 전문 지식이 필요한 비용이 많이 드는 프로세스였습니다.그러나 Instant NeRF를 사용하면 몇 장의 2D 사진만으로 몇 분 만에 장면을 만들 수 있습니다.이 도구는 NeRF(Neural Radiance Fields)라고 불리는 AI 기반 기술을 사용하여 정적 영상을 렌더링된 3D 장면으로 처리합니다. 지난해 Instant NeRF가 출시된 이후 전 세계 개발자와 콘텐츠 제작자들이 소스 코드를 내려받아 놀랍고 사실적인 3D 장면을 만들어냈습니다. VR이 추가되어 사용자는 정적 이미지에서 이러한 장면을 렌더링할 수 있으며 3D 공간 내에서 자유롭게 이동할 수 있습니다.크리에이터는, 실제의 이미지나 렌더링 된 이미지 등, 거의 모든 이미지를 소스 컨텐츠로서 사용할 수 있습니다.NeRF는 스마트폰에서 캡처한 이미지와 비디오를 사용하거나 게임, 디자인 애플리케이션 등에서 캡처한 렌더링된 이미지와 스크린샷을 사용하여 생성할 수 있습니다. VR의 Instant NeRF는 VR의 장면을 쉽게 정리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 이전보다 직관적으로 고품질의 NeRF를 만들 수 있습니다.사전 컴파일된 실행 파일을 사용할 수 있게 되면서 더 많은 사람들이 자신의 NeRF 작성에 접근할 수 있게 되었습니다. VR 환경에서 사용자는 새로운 세계에 완전히 몰입할 수 있습니다. 즉, 헤드셋 내에서 가상으로 새로운 장면으로 이동할 수 있습니다.또한 업계 전반의 많은 사용 사례에 이러한 경험을 제공할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 예를 들어 부동산 중개업자는 부동산의 3D 모델을 만들고 공유할 수 있으며, 소매업자는 온라인 가상 상점에서 신발을 선보일 수 있습니다.VR의 Instant NeRF를 통해 사용자는 디지털 쌍둥이를 위한 가상 현실 환경 구축에 한 걸음 더 다가섰다. NVIDIA Instant NeRF VR 경품 행사에 참여하십시오. 소스 코드 또는 미리 컴파일된 실행 파일을 다운로드하여 VR의 NVIDIA Instant NeRF를 살펴보십시오.오늘부터 사용자는 Instant NeRF로 실험하여 GeForce RTX 3090 Ti를 획득할 수 있는 3D 장면을 만들 수 있습니다. 개발자와 콘텐츠 크리에이터는 1월 31일부터 3월 3일까지 열리는 이 대회에 참여할 수 있다.콘테스트에 대해 자세히 알아보고 지난 Instant NeRF 경품 이벤트에 출품된 내용을 확인하십시오. GitHub 페이지에 있는 설명을 읽고 Instant NeRF를 시작하십시오. Instant NeRF를 시작하려면 최신 튜토리얼을 보거나 라이브 데모를 시청하십시오.완벽한 캡처를 위한 몇 가지 팁과 요령을 확인해 보세요.
작성자에 대해서 토마스 뮐러에 대해서 Thomas는 NVIDIA의 수석 연구 과학자이며 기계 학습과 (역) 광전송 시뮬레이션의 교차점에 대해 연구하고 있습니다.그의 연구는 여러 개의 최우수 논문상을 수상했으며, 2022년 타임의 최고의 발명품에 포함되었으며, 영화 제작, 상업용 3D 재구성 및 게임에 사용되고 있습니다.Thomas는 연구의 일환으로 신경 그래픽 및 3D 재구성 도구 instant-ngp, 고속 머신 러닝 프레임워크 tiny-cuda-n 및 이미지 비교 도구 tev를 포함하여 널리 사용되는 여러 오픈 소스 프레임워크를 만들고 적극적으로 유지 관리했습니다.토마스는 ETH 취리히&디즈니 리서치에서 박사학위를 취득했으며, 전생에는 온라인 리듬 게임 "osu!"의 큰 컴포넌트를 개발하기도 했다.Thomas Muller의 모든 투고
수천 명의 개발자와 콘텐츠 제작자가 NVIDIA Instant NeRF를 사용하여 일련의 정적 이미지를 사실적인 3D 장면으로 변환하는 렌더링 도구를 사용하여 놀라운 3D 비주얼을 구축했습니다.또한 최신 Instant NeRF 소프트웨어 업데이트를 통해 VR에서 Instant NeRF를 탐색하고 3D 창작에 착수할 수도 있습니다. 타임 매거진이 2022년 최고의 발명품으로 선정한 Instant NeRF는 사진, 3D 그래픽, 가상 세계의 미래를 한눈에 볼 수 있습니다. VR에 Instant NeRF를 탑재해 2D 영상을 이용해 가상 장면을 빠르게 만들 수 있다.제작자는 포베이션, 다이내믹 스케일링, NVIDIA DLSS, 옵션인 세컨드 GPU 등의 고도의 렌더링 기술을 사용하여 광범위한 예산에서 원하는 프레임 레이트와 해상도 목표를 달성할 수 있습니다. 몰입형 가상 장면 생성 및 공유 기존에는 3D 및 가상 장면을 만드는 데 시간이 많이 걸리고 전문 장비와 전문 지식이 필요한 비용이 많이 드는 프로세스였습니다.그러나 Instant NeRF를 사용하면 몇 장의 2D 사진만으로 몇 분 만에 장면을 만들 수 있습니다.이 도구는 NeRF(Neural Radiance Fields)라고 불리는 AI 기반 기술을 사용하여 정적 영상을 렌더링된 3D 장면으로 처리합니다. 지난해 Instant NeRF가 출시된 이후 전 세계 개발자와 콘텐츠 제작자들이 소스 코드를 내려받아 놀랍고 사실적인 3D 장면을 만들어냈습니다. VR이 추가되어 사용자는 정적 이미지에서 이러한 장면을 렌더링할 수 있으며 3D 공간 내에서 자유롭게 이동할 수 있습니다.크리에이터는, 실제의 이미지나 렌더링 된 이미지 등, 거의 모든 이미지를 소스 컨텐츠로서 사용할 수 있습니다.NeRF는 스마트폰에서 캡처한 이미지와 비디오를 사용하거나 게임, 디자인 애플리케이션 등에서 캡처한 렌더링된 이미지와 스크린샷을 사용하여 생성할 수 있습니다. VR의 Instant NeRF는 VR의 장면을 쉽게 정리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 이전보다 직관적으로 고품질의 NeRF를 만들 수 있습니다.사전 컴파일된 실행 파일을 사용할 수 있게 되면서 더 많은 사람들이 자신의 NeRF 작성에 접근할 수 있게 되었습니다. VR 환경에서 사용자는 새로운 세계에 완전히 몰입할 수 있습니다. 즉, 헤드셋 내에서 가상으로 새로운 장면으로 이동할 수 있습니다.또한 업계 전반의 많은 사용 사례에 이러한 경험을 제공할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 예를 들어 부동산 중개업자는 부동산의 3D 모델을 만들고 공유할 수 있으며, 소매업자는 온라인 가상 상점에서 신발을 선보일 수 있습니다.VR의 Instant NeRF를 통해 사용자는 디지털 쌍둥이를 위한 가상 현실 환경 구축에 한 걸음 더 다가섰다. NVIDIA Instant NeRF VR 경품 행사에 참여하십시오. 소스 코드 또는 미리 컴파일된 실행 파일을 다운로드하여 VR의 NVIDIA Instant NeRF를 살펴보십시오.오늘부터 사용자는 Instant NeRF로 실험하여 GeForce RTX 3090 Ti를 획득할 수 있는 3D 장면을 만들 수 있습니다. 개발자와 콘텐츠 크리에이터는 1월 31일부터 3월 3일까지 열리는 이 대회에 참여할 수 있다.콘테스트에 대해 자세히 알아보고 지난 Instant NeRF 경품 이벤트에 출품된 내용을 확인하십시오. GitHub 페이지에 있는 설명을 읽고 Instant NeRF를 시작하십시오. Instant NeRF를 시작하려면 최신 튜토리얼을 보거나 라이브 데모를 시청하십시오.완벽한 캡처를 위한 몇 가지 팁과 요령을 확인해 보세요.
작성자에 대해서 토마스 뮐러에 대해서 Thomas는 NVIDIA의 수석 연구 과학자이며 기계 학습과 (역) 광전송 시뮬레이션의 교차점에 대해 연구하고 있습니다.그의 연구는 여러 개의 최우수 논문상을 수상했으며, 2022년 타임의 최고의 발명품에 포함되었으며, 영화 제작, 상업용 3D 재구성 및 게임에 사용되고 있습니다.Thomas는 연구의 일환으로 신경 그래픽 및 3D 재구성 도구 instant-ngp, 고속 머신 러닝 프레임워크 tiny-cuda-n 및 이미지 비교 도구 tev를 포함하여 널리 사용되는 여러 오픈 소스 프레임워크를 만들고 적극적으로 유지 관리했습니다.토마스는 ETH 취리히&디즈니 리서치에서 박사학위를 취득했으며, 전생에는 온라인 리듬 게임 "osu!"의 큰 컴포넌트를 개발하기도 했다.Thomas Muller의 모든 투고