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英伟达Siggraph展示多项AI图形技术突破
英伟达计划在2024年于科罗拉多州丹佛市举办的计算机图形图像技术盛会——Siggraph年会上，于7月28日至8月1日之间，全面公开其在渲染技术、模拟技术以及生成式人工智能（AI）领域的最新研究成果与进展。Siggraph作为行业内的顶尖交流平台，每年都会吸引全球顶尖人才共聚一堂，共同推动图形图像技术的创新发展。
本次大会，英伟达研究团队将携超过20篇前沿学术论文登场，重点聚焦于合成数据生成器和逆向渲染技术的创新突破。这些成果为AI模型的训练提供了坚实的基础支持。特别是在扩散模型领域，英伟达与特拉维夫大学合作的ConsiStory项目，通过引入主题驱动的共享注意力机制，成功将生成连贯故事图像的时间从十几分钟缩短至约30秒，为漫画创作、故事板设计等领域带来了革命性的变化。
此外，英伟达还进一步拓展了二维生成式扩散模型的应用领域，将其应用于三维网格的交互式纹理绘制中，使艺术家能够基于任意参考图像迅速绘制出复杂的纹理，极大地提高了创作效率和灵活性。去年，英伟达在这一领域的成果已在Siggraph实时直播活动中荣获最佳展示奖，今年他们携更多新进展回归，预计将再次成为关注的焦点。
在基于物理的模拟技术领域，英伟达也取得了显著的成就。他们致力于缩小现实与虚拟世界在物理表现上的差距，通过一系列创新研究展示了SuperPADL等项目的成果。SuperPADL项目结合了强化学习与监督学习的优势，实现了根据文本提示模拟复杂人体运动的目标，且这一过程能在普通Nvidia GPU上实时完成。另一项研究则利用AI预测物体在环境中的行为，为模拟复杂物理现象开辟了新路径。
英伟达还与卡内基梅隆大学合作开发了一种新型渲染器，该渲染器不仅能够模拟物理光，还具备热分析、静电学和流体力学分析的能力，为工程设计领域的工作带来了极大的便利。同时，英伟达在发丝建模技术和流体模拟速度提升方面也取得了重要突破。
在渲染技术方面，英伟达提出了多项旨在提升渲染效率和真实感的新技术。他们通过优化光线追踪算法如ReSTIR等，不仅提高了渲染图像的质量，还显著加快了可见光建模和衍射效应模拟的速度。这些技术在自动驾驶汽车雷达模拟训练等领域具有重要的应用价值。
此外，英伟达还展示了一系列面向3D表示和设计的多功能AI工具。其中，fVDB框架以其为现实世界规模相匹配的3D深度学习而优化的特性而备受瞩目，为构建城市级3D模型、处理神经辐射场的大空间尺度和高分辨率数据以及大规模点云的分割与重建提供了强有力的支持。英伟达还与多家顶尖机构合作，研发出了一种能在3D网格上实时生成平滑、空间填充曲线的算法，有效缩短了设计周期并提升了用户体验。
