NeuralVDB 可將煙霧、云和其他稀疏體積數(shù)據(jù)的內(nèi)存占用量減少多達 100 倍。

NVIDIA 發(fā)布了 NeuralVDB，可將 AI 的強大功能引入 OpenVDB。OpenVDB 是用于模擬和渲染稀疏體積數(shù)據(jù)（例如水、火焰、煙霧和云）的行業(yè)標準庫。

鑒于 OpenVDB 在過去十年內(nèi)的發(fā)展歷程，在 SIGGRAPH 上推出的 NeuralVDB 可為科學計算和可視化、醫(yī)學成像、火箭科學和視覺效果等領(lǐng)域的專業(yè)人士帶來顛覆性的變革。通過將內(nèi)存占用量減少高達 100 倍，創(chuàng)作者、開發(fā)者和研究人員可以與高度復雜的大型數(shù)據(jù)集進行實時交互。

在過去十年中，作為視覺效果行業(yè)中廣泛運用的核心技術(shù)，OpenVDB 贏得了奧斯卡金像獎。此后，它已從娛樂業(yè)擴展到稀疏體積數(shù)據(jù)普遍存在的工業(yè)和科學用例，例如工業(yè)設計和機器人開發(fā)。

去年，NVIDIA 推出了 NanoVDB，為 OpenVDB 添加了 GPU 支持。這帶來了數(shù)量級的加速，實現(xiàn)了更快速的性能和更輕松的開發(fā)，并開啟了實時模擬和渲染的大門。

NeuralVDB 建立在 NanoVDB 的 GPU 加速基礎(chǔ)上，通過添加機器學習來引入緊湊型神經(jīng)表示，大大減少了其內(nèi)存占用率。這使得 3D 數(shù)據(jù)能夠以更高的分辨率和比 OpenVDB 大得多的規(guī)模來表示。其結(jié)果是，用戶可以在個人工作站甚至筆記本電腦等設備上輕松處理大規(guī)模的體積數(shù)據(jù)集。在 OpenVDB 的基礎(chǔ)上，NeuralVDB 顯著提高了效率，相比 NanoVDB，NeuralVDB 將體積數(shù)據(jù)的內(nèi)存足跡壓縮了高達 100 倍。這使得用戶能夠更高效地傳輸和共享復雜的大型體積數(shù)據(jù)集。

為了將訓練速度提高 2 倍，NeuralVDB 允許將一幀的權(quán)重用于后續(xù)幀。NeuralVDB 還允許用戶通過使用前一幀的網(wǎng)絡結(jié)果實現(xiàn)時間一致性或流暢編碼。

借助大幅降低內(nèi)存需求、加速訓練以及實現(xiàn)時間一致性的三重優(yōu)勢，NeuralVDB 為科學和工業(yè)用例帶來了新的可能性，包括用于 AI 醫(yī)學成像、大規(guī)模數(shù)字孿生模擬等用途的大規(guī)模復雜數(shù)據(jù)集。

審核編輯：湯梓紅