SIGGRAPH 計劃

2025年 1月 6日
如何為基于感知的物理 AI 構建支持生成式 AI 的合成數據管道
訓練用于為機器人和自動駕駛汽車等自主機器提供動力支持的 物理 AI 模型 需要大量數據。獲取大量不同的訓練數據可能十分困難、耗時且昂貴。
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2024年 7月 29日
利用 NVIDIA Omniverse 新開發者工具將生成式 AI 整合到 OpenUSD 工作流程
在 SIGGRAPH 2024 大會上,NVIDIA 宣布推出基于 NVIDIA Omniverse 的新型生成式 AI 和基于…
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2024年 7月 29日
如何使用 OpenUSD 構建支持生成式 AI 的合成數據工作流
訓練 物理 AI 模型用于驅動自主機器(例如機器人和自動駕駛汽車),需要大量數據。獲取大量多樣化的訓練數據可能很困難、耗時且昂貴。
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2024年 7月 29日
利用 NVIDIA Isaac 實驗室加速機器人模擬學習
機器人需要具備適應能力,能夠隨時學習新技能并適應周圍環境。然而,傳統訓練方法可能會限制機器人在新情況下應用所學技能的能力,
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2024年 7月 29日
使用深度學習框架 fVDB 根據真實的 3D 數據構建空間智能
生成式物理 AI 模型可以在物理世界中理解和執行具有精細或粗運動技能的動作。了解和在物理世界的三維空間中導航需要空間智能。
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2024年 7月 25日
利用 NVIDIA Kaolin 庫模擬任何表示下的彈性物體
最新進展在生成式 AI 和多視圖重建領域引入了快速生成 3D 內容的新方法。然而,要在機器人、設計、AR/VR 和游戲等下游應用中發揮作用,
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