NVIDIA Graphics Research представила 22 технических прорыва на SIGGRAPH 2026, продвигая симуляцию и Physical AI.
Physical AI получает реалистичную симуляцию с новейшими графическими прорывами NVIDIA, а ArtFixer превращает неупорядоченные 3D-захваты в безупречную виртуальную сцену
На SIGGRAPH подразделение NVIDIA Graphics Research опубликовало 22 технические статьи, направленные на развитие Physical AI и симуляции с использованием технологий реального времени и AI-ассистентов.
NVIDIA использует AI для создания систем реального времени, генерирующих физически точные виртуальные миры — как для виртуальных целей, для погружения в виртуальный мир, так и для построения AI-систем и реальных объектов в реальном мире. Все исследования основаны на 3D с физикой и управляются создателями. Я хотел бы выделить два заметных прорыва.
Будь то игра, фильм, робот или цифровой двойник завода, цель одна: расширить полотно творчества с помощью миров, созданных AI, которые основаны на 3D, подчиняются законам физики и управляются создателями.
Первый из них называется MotionBricks. Его можно рассматривать как фундаментальную модель, которая генерирует реалистичные движения персонажей — очень плавные и естественные, но делает это в реальном времени. Это может управлять как анимированным персонажем в виртуальном мире или виртуальном опыте, так и генерировать движения для реального человекоподобного робота. NVIDIA утверждает, что MotionBricks обучена на более чем 350 000 клипов движений, работающих на скоростях игровых движков. Это позволяет создателям напрямую управлять движениями персонажей. Эта технология уже применена к человекоподобному роботу Unitree G1.
Следующая технология, которую выделила NVIDIA, называется Artifixer. Это модель, которая может взять грубое, очень неполное и зашумленное 3D-сканирование реального мира и превратить его в чистую и полную 3D-сцену. Она может даже заполнять области с пробелами. И делает это так, что обеспечивает рендеринг безупречного качества. NVIDIA предлагает рассматривать Artfixer как очиститель, который берет грязный, зашумленный, неполный Gaussian splat и делает его чистым и полным.
Далее идет GPC — это фреймворк для обучения генеративных контроллеров на крупномасштабном наборе данных движений. GPC станет началом фундаментальной модели для моторного контроля.
Он доступен и бесплатен для использования в таком виде. Мы также берем результаты наших исследований и интегрируем их в наши программные продукты, в наши библиотеки, такие как библиотеки Omniverse, но также работаем с нашими партнерами, партнерами-разработчиками, чтобы помочь им интегрировать лучшие идеи из наших исследований в их инструменты и предложения.
NVIDIA заявляет, что все технические прорывы, представленные на SIGGRAPH, включают открытый исходный код и открытые данные или все необходимое для воспроизведения технологий, описанных в статьях. Они будут доступны на GitHub и других репозиториях, и разработчики смогут свободно их использовать.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Hassan Mujtaba
