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如何将2D图像转化为3D模型？用这个黑科技可以做到
bY：Senior Editor
Nvidia最新研发了一项黑科技，这种新技术通过创建一个称为DIB-R的渲染框架（一种可微分的基于插值的渲染器），使之能够从2D图像生成3D对象。
这项技术在本周于温哥华举行的年度神经信息处理系统会议（NeurIPS）上公布发表。在传统的计算机图形学中，管道将3D模型渲染到2D屏幕。但是，从相反的过程中可以获得信息-例如，可以从2D图像推断3D对象的模型将能够执行更好的对象跟踪。
NVIDIA研究人员希望构建一种可以在与机器学习技术无缝集成的同时做到这一点的架构。DIB-R通过使用编码器-解码器体系结构（一种将输入转换为特征图或向量的神经网络，用于预测形状，颜色，纹理和照明等特定信息）来生成真实的3维模型。
在单个NVIDIA V100 GPU上训练模型需要花费两天的时间，而在没有NVIDIA GPU的情况下训练需要花费数周的时间。到那时，DIB-R可以在不到100毫秒的时间内从2D图像生成3D对象。通过更改多边形球体（代表3D形状的传统模板）来实现。DIB-R对其进行了更改，以匹配2D图像中描绘的真实对象形状。
DIB-R可以在一秒钟之内将诸如霸王龙或胖嘟嘟鸟之类的长期灭绝动物的2D图像转换为逼真的3D图像。
DIB-R 建立在机器学习框架PyTorch的基础上，是NVIDIA最新的3D深度学习PyTorch库Kaolin的一部分，可加速3D深度学习研究。
完整的NVIDIA研究论文“通过基于插值的渲染器学习预测3D对象”可以在文章最下面的链接中下载。在NVIDIA研究小组由世界各地的200名多名科学家，重点领域，包括人工智能，计算机视觉，自动驾驶汽车，机器人技术和图形。
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