DiffusionRenderer: новый метод машинного обучения для генерации и редактирования изображений

В последние годы специалисты по информатике разработали сложные модели искусственного интеллекта, которые создают персонализированный контент на основе инструкций. Хотя такие модели уже используются для генерации изображений, они часто непредсказуемы, и точно контролировать их работу сложно.
На конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR 2025) в Нэшвилле исследователи из NVIDIA представили новый метод машинного обучения под названием DiffusionRenderer. Этот метод улучшает генерацию и редактирование изображений, позволяя пользователям точно настраивать их параметры.
Санья Фидлер, вице-президент по исследованиям в NVIDIA, объяснила, что генеративный ИИ достиг больших успехов в создании визуальных эффектов, но имеет проблемы с управляемостью. DiffusionRenderer объединяет точность традиционной графики и гибкость ИИ, создавая новое поколение средств рендеринга, которые более доступны и легко интегрируются в существующие инструменты.
Новый подход позволяет преобразовывать 2D-видео в графические представления сцен, а также настраивать освещение и материалы для создания нового контента. Фидлер назвала DiffusionRenderer важным прорывом, так как он решает две давние проблемы компьютерной графики: обратный рендеринг (извлечение геометрии и материалов из видео) и прямой рендеринг (создание фотореалистичных изображений и видео на основе сцен).
© 2015-2025 Сетевое издание «Фактом». Зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Реестровая запись ЭЛ No ФС 77 - 67652 от 10.11.2016.