通用場景描述（USD） – NVIDIA 技術博客

通用場景描述（USD） – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞和內容。 Thu, 22 Feb 2024 04:57:58 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 聚焦：HOMEE AI 為您的客廳提供 AI 助力的空間規劃 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/spotlight-homee-ai-delivers-ai-powered-spatial-planning-to-your-living-room/ Thu, 22 Feb 2024 04:57:56 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8928 Continued]]> 來自中國臺灣的 HOMEE AI，作為NVIDIA 初創加速計劃的成員，開發了一種“AI 即服務”的空間規劃解決方案，旨在顛覆價值 6500 億美元的全球家居裝飾市場。該解決方案幫助家具制造商和家居設計師在工業數字化時代尋找新的商機。利用 NVIDIA Omniverse，HOMEE AI 工程團隊開發了一種企業就緒型服務，能夠將具有物理屬性準確性的 3D 家具資產交付給最終用戶家中。 “當今的家居行業停滯在 20 世紀 80 年代，”HOMEE AI 創始人兼首席執行官 Kenny Du 說，“我們的目標是加速家居行業的數字化轉型，讓家居裝飾變得更輕松、更有趣。” 通用場景描述 (OpenUSD) 是 Omniverse 背后的框架和生態系統，它允許 HOMEE AI 連接不同的客戶數據源，并為空間 AI 解決方案解鎖新的可能性。具體來說，HOMEE 優化規劃引擎（H.

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使用 OpenUSD 模擬鐵路 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/simulating-railroads-with-openusd/ Wed, 17 Jan 2024 06:20:14 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8748 Continued]]> 鐵路模擬在現代運輸和物流中發揮著重要作用，為軌道、交換機和軌道車輛之間復雜的相互作用提供了一個虛擬試驗場。它是工程師和開發者微調和優化鐵路系統的關鍵工具，可確保效率、安全性和成本效益。物理仿真支持全面的場景分析、預測性維護和創新解決方案的探索，最終有助于鐵路基礎設施的發展和可持續性。然而，有效且準確地模擬鐵路絕非易事。必須對各種互聯和動態組件進行精確建模。此外，還必須考慮現實世界的物理特性、安全協議和各種操作場景。行業內計劃 Digitale Schiene Deutschland，Deutsche Bahn（DB）的目標是利用數字化來提高其鐵路網絡的容量、質量和效率。其中一項措施是在德國創建物理屬性準確的全國鐵路系統仿真。 railOmniverse 是一個 C++ 擴展程序，NVIDIA Omniverse 作者 Trend Verlag（趨勢）與…

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華強方特使用 NVIDIA 專業視覺解決方案加速構建主題樂園的數字場景模擬 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/fantawild-computer-vision-scene-simulation/ Thu, 16 Nov 2023 04:15:05 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8188 Continued]]> 華強方特借助 NVIDIA Omniverse 與 RTX GPU 以真實游樂體驗環境為背景構建數字孿生場景，建立多專業協同開發平臺，加速游樂體驗的項目動態場景構建、渲染和落地。在主題樂園游樂互動體驗項目的開發過程中，通常會預設故事線，并根據故事線運用 3D 設計工具制作設備運行曲線，最后將其加載至實體載人設備驅動運行。通過創建數字孿生場景，借助設計曲線數據或歷史曲線數據，可以對運行效果進行驗證或評估。NVIDIA Omniverse 與 RTX 的強大能力能幫助企業打造數字孿生，創建項目模擬。這種“數字先行”的模式能夠幫助企業在實際投產前優化布局，盡力避免可能導致成本增加的問題。華強方特文化科技集團（下稱“華強方特”）是知名的文化科技企業，專注于文化、旅游、娛樂產業，從主題樂園創意設計、研究開發、內容制作，到施工建設、市場運營等均有所涉獵。

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在 FlexSim 中使用 OpenUSD 分析、可視化和優化現實世界的流程 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/analyze-visualize-and-optimize-real-world-processes-with-openusd-in-flexsim/ Fri, 03 Nov 2023 05:45:42 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8170 Continued]]> 對于制造和工業企業而言，效率和精度至關重要。為了簡化運營、降低成本和提高生產力，各公司正在轉向數字孿生和離散事件模擬。離散事件模擬使制造商能夠通過試驗不同的輸入和行為來優化流程，這些輸入和行為可以逐步進行建模和測試。 FlexSim 是一家模擬建模軟件提供商，專門從事離散事件模擬，使用戶能夠分析、可視化和優化各行各業的真實流程。借助用于創建和運行模擬的強大工具集，它正用于制造、倉儲和醫療健康等行業，以改進復雜的系統和運營。最近，FlexSim 開發了 NVIDIA Omniverse 連接器，使工程師、設計師和仿真專家能夠將 FlexSim 模型無縫轉換為 Universal Scene Description (OpenUSD) 格式。 NVIDIA Omniverse 是一個開發計算平臺，使開發者能夠基于 OpenUSD 構建可互操作的 3D 工作流和工具。

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如何訓練自主移動機器人使用合成數據檢測倉庫托盤搬運車 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-train-autonomous-mobile-robots-to-detect-warehouse-pallet-jacks-using-synthetic-data/ Wed, 25 Oct 2023 05:29:37 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8044 Continued]]> 合成數據在訓練部署在自主移動機器人（AMR）上的感知 AI 模型時起著關鍵作用。這一過程在制造業中變得越來越重要。如果想查看使用合成數據生成可檢測倉庫中托盤的預訓練模型的示例，請參見利用 OpenUSD 和合成數據開發托盤檢測模型。這篇文章探討了如何訓練 AMR 使用合成數據檢測倉庫托盤搬運車。托盤搬運車通常用于倉庫中提升和運輸重型托盤。在擁擠的倉庫中，AMR 檢測并避免與托盤搬運車碰撞非常重要。為了實現這一目標，我們需要在各種照明和遮擋條件下，使用大量多樣的數據來訓練人工智能模型。真實數據很少能夠捕捉到所有潛在的場景。合成數據生成 (SDG)，這是由 3D 模擬生成的注釋數據，使開發人員能夠克服數據缺口并引導模型訓練過程。這個用例將再次采用以數據為中心的方法，通過操縱數據，而不是更改模型參數來適應數據。

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新視頻：用 OpenUSD 自定義模式表示數據 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/new-video-representing-data-with-openusd-custom-schemas/ Wed, 20 Sep 2023 06:47:12 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7887 Continued]]> 自定義架構中的 Universal Scene Description，也被稱為 OpenUSD 或 USD，對于尋求表示和編碼復雜虛擬世界的開發人員來說至關重要。通過對數據模型進行形式化，模式使得符合 USD 的運行時能夠解釋原始數據。無論是支持物理模擬，還是擴展數字孿生，自定義模式都為虛擬環境中的創造力、保真度和創新提供了基礎。在本期的第三期 OpenUSD 系列，我分享了開發人員必須了解的關于自定義模式的知識。具體而言，我們深入探討： USD 中的自定義模式為制作更復雜的虛擬世界開辟了許多途徑。Open USD 包括幾何和著色等核心模式，并不斷開發自定義模式以拓寬數字景觀。請訪問我們的 OpenUSD 資源頁面以獲取最新的 USD 資源和教程。試試免費的 RunUSD 驗證服務，驗證您的 OpenUSD 資產和應用程序與一系列 Open…

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如何用合成數據訓練用于視覺檢測的目標檢測模型 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-train-an-object-detection-model-for-visual-inspection-with-synthetic-data/ Mon, 18 Sep 2023 02:47:50 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7892 Continued]]> 人工智能正在迅速改變工業視覺檢測。在工廠環境中，目視檢查用于許多問題，包括在組裝過程中檢測缺陷和丟失或不正確的零件。計算機視覺可以幫助及早發現產品的問題，減少產品交付給客戶的機會。然而，對于邊緣人工智能開發人員來說，開發準確且通用的物體檢測模型仍然具有挑戰性。穩健的對象檢測模型需要訪問全面且具有代表性的數據集。在許多制造場景中，真實世界的數據集在捕捉實際場景的復雜性和多樣性時顯得不足。狹窄環境和有限變化的限制對訓練模型有效適應一系列情況提出了挑戰。團隊可以利用合成數據在與現實世界場景非常相似的多樣化隨機數據上訓練模型，以解決數據集差距。其結果是更準確、適應性更強的人工智能模型，可用于工業自動化、醫療保健和制造業等領域的廣泛邊緣人工智能應用。 Edge Impulse 是一個集成開發平臺，使開發人員能夠為邊緣設備創建和部署人工智能模型。它支持數據收集、預處理、

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使用 OpenUSD 和 Digital Twins 創造沉浸式活動 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/creating-immersive-events-with-openusd-and-digital-twins/ Mon, 11 Sep 2023 06:08:21 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7840 Continued]]> Moment Factory 是一家全球性的多媒體娛樂工作室，它結合了視頻、照明、建筑、聲音、軟件和互動方面的專業知識，為世界各地的觀眾創造身臨其境的體驗。從現場表演、多媒體表演到互動裝置，Moment Factory 以一些最令人敬畏和娛樂的體驗而聞名，這些體驗將人們聚集在現實世界中。其中包括令人眼花繚亂的視覺效果，如Billie Eilish 的比以往任何時候都幸福世界巡回演唱會，Lumina 夜間漫步在世界各地的自然遺址，以及AT&T Discovery District。 Moment Factory 擁有一支由 400 多名專業人士組成的團隊，在蒙特利爾、東京、巴黎、紐約和新加坡設有辦事處，已成為娛樂業的全球領導者。將這些體驗付諸實踐需要擁有不同專業的高技能專家組成的大型團隊，他們都使用獨特的工具。為了在高度復雜的生產過程中實現最佳效率，

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使用模塊化、OpenUSD 加持的 Omniverse 版本加速 3D 工作流程 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerate-3d-workflows-with-modular-openusd-powered-omniverse-release/ Tue, 08 Aug 2023 03:59:19 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7641 Continued]]> 最新的NVIDIA Omniverse版本可基于Omniverse Kit 105套件提供一系列令人振奮的新功能，使開發者能夠更加輕松地開始構建3D模擬工具和工作流。基于通用場景描述（即OpenUSD）、NVIDIA RTX和AI技術打造的Omniverse使用戶能夠創建出先進實時3D模擬應用，用于工業數字化和AI感知場景。這個完全可組合的平臺可從工作站擴展到云，因此只需少量編碼工作就能構建先進、可擴展的解決方案。在SIGGRAPH 2023上的NVIDIA主題演講中，NVIDIA首席執行官黃仁勛發布了ChatUSD和RunUSD。 ChatUSD 是一個大型語言模型（LLM）媒介，可使用文本生成Python-USD 代碼腳本和回答USD知識問題，有助于直接在Omniverse中簡化并加速USD 開發任務。 RunUSD是一個Cloud API，

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由 RTX 賦能的空間框架通過 USD 實現全光線追蹤 XR 流程 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/rtx-powered-spatial-framework-delivers-full-ray-tracing-with-usd-for-xr-pipelines/ Tue, 08 Aug 2023 03:45:32 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7633 Continued]]> 開發擴展現實（XR）應用的難度極大。用戶通常會從一個模板項目入手，并按照現成的打包模板將應用部署到頭顯。這種方法給資產迭代流程帶來了嚴重的阻礙。XR體驗內的資產更新完全取決于開發者構建、打包和部署新的可執行程序的速度。 NVIDIA Omniverse中的全新空間框架通過通用場景描述（即OpenUSD）和由NVIDIA RTX驅動的光線追蹤技術幫助解決了這些難題。全球首個全光線追蹤XR體驗由此誕生，它使用戶能夠查看其場景中的每一個反射、軟陰影、豐富的光線以及幾何體的動態變化。現在，用戶可以對包含數百萬個多邊形、物理材質和精確照明的大規模、復雜、全保真設計數據集進行全光線追蹤，來身臨其境地體驗數據集，而無需耗費額外的數據準備時間。使用OpenUSD實現沉浸式工作流 OpenUSD可確保場景編輯不具有破壞性，從而實現不同工具和生態之間的無縫交互。

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利用 OpenUSD 和綜合數據開發智慧城市交通管理系統 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-smart-city-traffic-management-systems-with-openusd-and-synthetic-data/ Tue, 01 Aug 2023 02:50:01 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7490 Continued]]> 智能城市代表了城市生活的未來。然而，它們可能會給城市規劃者帶來各種挑戰，尤其是在交通領域。為了取得成功，城市的各個方面——從環境和基礎設施到商業和教育——必須在功能上進行整合。這可能很困難，因為單獨管理交通流量是一個復雜的問題，充滿了擁堵、事故應急響應和排放等挑戰。為了應對這些挑戰，開發人員正在開發具有現場可編程性和靈活性的人工智能軟件。這些軟件定義的物聯網解決方案可以應用于實時環境，如交通管理，車牌識別，智能停車和事故檢測等。盡管如此，建立有效的人工智能模型說起來容易做起來難。遺漏值、重復示例、錯誤標簽和錯誤特征值是訓練數據的常見問題，這些問題可能導致模型不準確。在自動駕駛汽車的情況下，不準確的結果可能是危險的，也可能導致交通系統效率低下或城市規劃不佳。端到端人工智能工程公司 SmartCow，作為 NVIDIA Metropolis 的合作伙伴，

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利用 OpenUSD 和合成數據開發托盤檢測模 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-a-pallet-detection-model-using-openusd-and-synthetic-data/ Tue, 18 Jul 2023 05:41:51 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7434 Continued]]> 想象一下，你是一名機器人或機器學習（ ML ）工程師，負責開發一個檢測托盤的模型，以便叉車能夠操縱托盤。‌您熟悉傳統的深度學習管道，策劃了手動注釋的數據集，并培訓了成功的模型。你已經為下一個挑戰做好了準備，它以密集堆放的托盤的形式出現。你可能會想，我應該從哪里開始？‌ 2D 邊界框檢測或實例分割對此任務最有用嗎？‌我應該進行三維邊界框檢測嗎？如果是，我將如何對其進行注釋？‌最好使用單眼相機、立體相機或激光雷達進行檢測嗎？‌考慮到自然倉庫場景中出現的托盤數量之多，手動注釋并非易事。如果我弄錯了，代價可能會很高。這就是我在面對類似情況時所想的。幸運的是，我有一個簡單的方法來開始相對較低的承諾：合成數據。合成數據生成（SDG）是一種使用渲染圖像而不是真實世界圖像來訓練神經網絡的技術。使用合成渲染數據的優勢在于，您可以隱式地獲取場景中對象的完整形狀和位置，

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新視頻：具有通用場景描述的構圖和分層 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/new-video-composition-and-layering-with-universal-scene-description/ Thu, 29 Jun 2023 04:07:50 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7383 Continued]]> 開發人員正在使用 Universal Scene Description（USD）來推動 3D 工作流的邊界。作為一種生態系統和交換范式，Open USD 對各種數據源進行建模、標記、分類和組合，形成一個綜合的基本事實。它具有高度可擴展性，擁有四個關鍵功能，可以幫助開發人員滿足虛擬世界的需求。在本系列視頻中，我們將探索 Open USD 的超能力，并為您提供掌握它們的基本理解。我們的第一集重點介紹 OpenUSD 的四個關鍵特性，使它成為數據建模和交換的理想工具。我們最新發布的第二期關注 Open 中的合成和分層 USD 。在本視頻中，您將了解：觀看以下視頻，深入了解。要了解更多關于 Open USD 的最新進展，請加入我們參加 SIGGRAPH。有關最新資源和教程，請訪問我們的OpenUSD 資源頁面。 …

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在每個設計階段使用 USD 優化 BIM 工作流 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/optimizing-bim-workflows-using-usd-at-every-design-phase/ Wed, 21 Jun 2023 07:21:03 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7291 Continued]]> 長期以來，孤立的數據一直是建筑、工程和施工（ AEC ）中的一個挑戰，阻礙了生產力和協作。然而，新的創新解決方案正在改變建筑師、工程師和施工經理在 BIM （建筑信息管理）工作流程上的合作方式，為實時協作提供了新的可能性。新的 NVIDIA Omniverse Connector從 Vectorworks開始，體現了這一潛力，開辟了令人興奮的新工作流程選項。Vectorworks 專注于為建筑、景觀和娛樂行業提供 2D 和 3D 混合工作流解決方案，重點是可視化和非專有協作。 Universal Scene Description (OpenUSD) 幫助 Vectorworks 在設計過程中為客戶提供更大的靈活性，并能夠與項目中的任何人自由協作。該連接器有助于優化 BIM 工作流程，并在每個設計階段提供實時協作。USD 是一個開放和可擴展的框架和生態系統，用于描述、組成、

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如何使用 NVIDIA Omniverse Replicator 使用合成數據訓練缺陷檢測模型 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-train-a-defect-detection-model-using-synthetic-data-with-nvidia-omniverse-replicator/ Mon, 17 Apr 2023 03:30:08 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6730 Continued]]> 根據美國質量協會（ ASQ ）的說法，缺陷會讓制造商付出幾乎占總銷售收入近20%的代價。我們每天互動的產品，如手機、汽車、電視和電腦，需要精確制造，以便在不同的條件和場景下提供價值。基于人工智能的計算機視覺應用程序正在幫助發現制造過程中的缺陷，比傳統方法更快、更有效，使公司能夠提高產量，交付質量一致的產品，并減少誤報。事實上，根據一項研究，如今 64% 的制造商已經部署了人工智能來幫助日常活動， Google Cloud生產報告指出39% 的制造商使用人工智能進行質量檢查. 為這些視覺應用提供動力的人工智能模型必須經過訓練和調整，以預測許多用例中的特定缺陷，例如：訓練感知人工智能模型需要收集特定缺陷的圖像，這在生產環境中既困難又昂貴 NVIDIA Omniverse Replicator可以通過生成合成數據以引導人工智能模型訓練過程。

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