Nvidia研究チームの2023年に大きな注目を集めた10の研究
(x.com)- Neuralangelo: 驚くほど高忠実度な3D表面再構成。
https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/ - Magic3D: text-to-3D は急速に進化中！
https://research.nvidia.com/labs/dir/magic3d/ - Hair Simulation: 髪のための Discrete Elastic Rods (DER) の効率的なシミュレーション。これは厳密にはAIの研究ではありませんが、視覚的に非常に魅力的です。
https://research.nvidia.com/.../2023-08_interactive-hair... - Eureka: GPT-4 が 5 本指のロボットハンドに、私よりもうまくペン回しを教える！ これは、高レベルの推論と低レベルの器用さのギャップを埋めることに取り組む、私のチームの研究です。
https://eureka-research.github.io/ - Align Your Latents: latent diffusion models による高解像度動画生成。2023年の動画生成研究の中でも最高峰のひとつで、Stable Diffusion の初期主要著者の数名が共著しています。
https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/VideoLDM/ - Text2Materials: テキストプロンプトから、レンガやモザイクのようなマテリアルを生成。どんなサイズの表面にもタイル状に継ぎ目なく繰り返し適用できます。
https://blogs.nvidia.com/.../siggraph-research.../ - CALM: 物理シミュレーション内で行動できるよう、操作可能な仮想キャラクターを訓練する手法。
https://research.nvidia.com/labs/par/calm/ - Vid2Player3D: 仮想キャラクターにテニスのスキルを学習させる！
https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/vid2player3d/ - Flexicubes: 効率的で高品質なメッシュ最適化。
https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/flexicubes/ - eDiff-I: expert denoisers のアンサンブルによる Text-to-Image diffusion。
https://research.nvidia.com/labs/dir/eDiff-I/
1件のコメント
interactive-hairとsiggraph-researchで終わるリンクが誤って接続されていますね。それぞれ
https://research.nvidia.com/publication/…
https://blogs.nvidia.com/blog/…
です。