Nvidia AI機器人模擬突破+Google創新人工智能

目錄

1. Nvidia 在 AI 機器人模擬上的突破
2. Isaac SIM：全球最先進的智能機器人模擬與合成數據生成平台
3. Isaac Gym：增強學習的重要進展
4. Isaac Cortex：協作機器人編程的新功能
5. Isaac ORBIT：提供模擬環境和基準的新工具
6. 人工智能模擬人類行為以確保系統的安全和效率
7. Isaac SIM 的真實感測器模型和3D資產
8. Dream 3D：開源AI將文本描述轉換為詳細的3D模型
9. 其他重要的生成式3D AI模型
10. Nvidia的Omniverse Avatar Cloud引擎中回合的AI驅動頭像創建技術
11. Google的Muse：超越OpenAI的創新人工智能模型

Nvidia 在 AI 機器人模擬上的突破

Nvidia 公佈了在 AI 機器人模擬和合成數據生成領域的重大突破。他們的 Isaac SIM 是世界上最先進的智能機器人模擬和合成數據生成平台。此外，他們還宣布 Isaac SIM 通過添加 Isaac Gym、Isaac Cortex 和 Isaac ORBIT 等多項新功能，進一步提高了其技術水平。

Isaac SIM：全球最先進的智能機器人模擬與合成數據生成平台

Isaac SIM 是 Nvidia 開發的先進機器人模擬和合成數據生成平台。這一平台現在可以通過雲端提供其最先進的人工智能模擬軟件和加速計算能力。它還增加了許多新功能，包括 Isaac Gym（增強學習）和 Isaac Cortex（協作機器人編程），還有一個名為 Isaac ORBIT 的新工具，用於智能機器人學習和運動規劃的模擬操作環境和基準。人們可以通過 Isaac SIM 在虛擬環境中模擬機器人和人類的行為，以確保其在實際環境中的安全性和效率。

Isaac Gym：增強學習的重要進展

Nvidia 的 Isaac Gym 是 Isaac SIM 平台中的一個重要組件，專門用於強化學習。通過 Isaac Gym，開發人員可以使用強化學習算法訓練機器人在虛擬環境中執行各種任務並改進其行為。這使得機器人能夠更好地適應現實世界的情況，並在不斷變化的環境中學習和進化。

Isaac Cortex：協作機器人編程的新功能

Isaac Cortex 是 Nvidia Isaac SIM 平台中的另一個重要組件，用於協作機器人的編程。Nvidia 通過 Isaac Cortex 提供了一個強大的編程工具，可以讓開發人員更輕鬆地編寫代碼，控制協作機器人的運動和操作。這使得協作機器人能夠更好地與人類一起工作，提高工作效率並提供更安全的工作環境。

Isaac ORBIT：提供模擬環境和基準的新工具

Isaac ORBIT 是 Nvidia Isaac SIM 平台中的一個新工具，用於提供模擬操作環境和基準。這個工具可以幫助開發人員在虛擬環境中模擬機器人的學習和運動規劃，並提供用於評估和比較不同算法的基準。Isaac ORBIT 的引入提供了一個更全面的模擬解決方案，有助於開發人員更好地設計和優化智能機器人系統。

人工智能模擬人類行為以確保系統的安全和效率

隨著人類與協作機器人和自主移動機器人共同工作的情況越來越多，Nvidia 在 Isaac SIM 中添加了模擬人類行為的智能化模擬功能，以確保這些系統的安全性和效率。通過在虛擬環境中模擬人類角色執行倉庫或製造設施中的各種行為（如堆疊包裹或推車），Isaac SIM 確保了協作機器人和自主移動機器人在現實世界環境中的平滑集成。

Isaac SIM 的真實感測器模型和3D資產

為了確保模擬結果能夠接近真實世界，Nvidia 在 Isaac SIM 中啟用了使用其 RTX 技術渲染物理上準確的傳感器模型。這對於模擬光達傳感器尤其有用，因為光線跟踪技術可以在不同的照明條件下或與反射材料交互時提供更準確的傳感器數據。此外，Isaac SIM 還包括各種可準備進行仿真的3D資產，用於幫助使用者快速構建物理上準確的仿真環境，例如倉庫零件和受歡迎的機器人模型。

Dream 3D：開源AI將文本描述轉換為詳細的3D模型

Dream 3D 是一個突破性的開源人工智能工具，可以將文本描述轉換為詳細的3D模型，而無需擁有3D設計技能。Dream 3D 使用穩定擴散、CLIP 和神經輻射場等技術，將文本描述生成詳細的3D模型。這種通過生成式AI模型從文本描述中創建3D形狀的方法一直是研究人員關注的重要領域，Google 最近也推出了 DreamFields，該模型使用 CLIP 和 NeRFs 從文本合成3D形狀。 Dream 3D 通過結合 CLIP、穩定擴散、3D生成器和神經輻射場來創建3D模型。與其他方法不同的是，Dream 3D 的文本輸入首先通過一個經過優化的穩定擴散模型進行處理，生成一個渲染風格的圖像，接着這個圖像被轉換為3D形狀。與其他方法相比，這種方法只使用與中心形狀相關的文本部分。例如，如果輸入是一張被藤蔓覆蓋的公園長椅，那麼只有公園長椅會被使用。得到的3D形狀然後用於初始化神經輻射場，並通過CLIP的引導和完整的文本輸入進行優化。研究團隊聲稱，Dream 3D 相比於DreamFields、PureCLIP、NeRF和CLIP-Mesh等舊方法，效果顯著更好。Dream 3D 生成的神經輻射場運算結果非常詳細，並且可以準確反映文本描述的內容。利用生成的3D形狀來初始化神經輻射場的好處很明顯。然而，研究團隊尚未直接將 Dream 3D 與Google的最新DreamFusion方法進行比較。研究人員表示，他們希望通過向系統添加更好的3D先驗知識來改進 Dream 3D，這將使其能夠適應更多類型的物體。

其他重要的生成式3D AI模型

除了 Dream 3D 外，還存在其他重要的生成式3D AI模型。Nvidia自家的 Get3D 和OpenAI的 Point-E 都是值得注意的模型。這些模型通過結合不同技術和算法，從文本描述中生成細節豐富的3D模型，推動了3D模型生成領域的發展。

Nvidia的Omniverse Avatar Cloud引擎中回合的AI驅動頭像創建技術

Nvidia 宣布將其新的簡化型AI驅動頭像創建技術集成到 Omniverse Avatar Cloud 引擎中。這項名為 ACE 的技術包括預建的人工智能模型、工具集和特定領域的參考應用程序，以及基於不同引擎開發並可部署在公共或私有雲上的頭像應用程序。這項技術允許使用 Omniverse audiotoface 生成式人工智能和 Unreal 引擎等渲染工具從音頻文件中創建逼真的面部動畫。此外，Nvidia的文本到語音微服務使用 RIVA 文本到語音技術，可以從原始的文本記錄中合成出自然、流暢的語音。這些技術為頭像創建、面部動畫和語音合成領域帶來了更先進的解決方案。

Google的Muse：超越OpenAI的創新人工智能模型

Google 發布了一款名為 Muse 的創新人工智能模型，該模型能夠快速生成高質量的可代表文本和概念的圖像。這一基於 Transformer 的生成式圖像人工智能模型，與目前的模型相比，能夠生成同樣高質量、多樣且與文本精確對齊的圖像，但其效率更高。Muse 只需要1.3秒，就能在512×512像素的分辨率下生成一張圖像，而 Stable Diffusion 1.4 要花費3.7秒。Google的研究人員通過使用壓縮的離散潛在空間和並行解碼，實現了生成速度的提升。Muse 使用了一個預訓練的 T5 語言模型來理解文本，並能夠處理整個文本提示，而不僅僅是關鍵詞。Muse 的新架構允許執行多種圖像編輯任務，而無需進行額外的微調或模型的反向。

提示： 文章內容為機器生成，某些信息可能並不准確或可靠。請以真實和可靠的資料為準。