【综合报道】英伟达宣布在人工智能（AI）研究方面取得突破。
研究人员通过在真实视频剪辑上训练神经网络来教授人工智能系统如何生成并详细描述新的虚拟城市景观。
该技术可以快速创建游戏、汽车、建筑、机器人或虚拟现实的虚拟世界。
在新工作中，该团队使用在 DGX-1 上的 Nvidia Tesla VGPU 上运行的 PyTorch 深度学习框架，并使用数千个 Cityscapes 视频和 Apolloscapes 数据集对其进行训练。
然后，研究人员将使用虚幻引擎 4 构建虚拟城市的基础，强调建筑物、树木和汽车等事物的总体轮廓和布局。
神经网络根据所学到的一切来填补空白，包括细节、颜色、灯光和纹理。
与需要使用特定指令进行编程的传统算法不同，神经网络更像是有机大脑，可以随着时间的推移从“经验”中学习。
这种经验可以作为一个大数据集输入到系统中，然后系统可以使用学习到的规则来生成自己的内容。
近年来，它已被用于将不同的艺术风格应用于视频，根据对接下来发生的情况的预测从静态照片创建短视频，并生成额外的帧间帧以使任何剪辑以慢动作发生。
Nvidia 研究人员使用神经网络实时创建合成 3D 环境。
与当前需要对虚拟世界中的每个对象进行单独建模的方法相比，Nvidia 的解决方案更便宜且花费的时间更少。
该研究产生了一个简单的驾驶游戏，允许参与者在城市场景中导航。
场景中的所有内容都使用神经网络以交互方式呈现，神经网络转换传统图形引擎生成的 3D 世界草图。
进入视频。
神经网络已经学会模拟现实世界的条件，包括照明、材料和动力学。
由于虚拟场景完全是人工生成的，因此可以轻松、删除或添加对象。
研究人员表示，Nvidia 的 Tensor Core 图形处理单元 (GPU) 使演示成为可能。
神经网络的工作原理是首先提供场景的高级描述，例如描述物体的位置及其一般特征，例如图像的特定部分是否包括汽车或建筑物，或者物体边缘的位置，然后神经网络将基于它在现实世界中的位置。
在世界视频中学到的知识细节丰富。
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