NVIDIA muestra su nueva tecnología que convierte imágenes 2D en objetos 3D

Quienes crean contenido 3D saben lo difícil que es lograr recrear todo tipo de objetos en mundos virtuales.

Ahora NVIDIA quiere facilitar esa tarea con su tecnología 3D MoMa, que gracias a la inteligencia artificial permite acceder al llamado renderizado inverso.

Estos sistemas permiten extraer objetos 3D a partir de imágenes 2D.

La técnica hace uso de una serie de fotos desde distintas perspectivas y es algo así como un “escaneado 3D” simplificado, pero el resultado es fantástico.

Esta tecnología se ha presentado en una conferencia reciente sobre visión artificial celebrada en Nueva Orleans, y allí NVIDIA ha mostrado este proceso de renderizado inverso que aprovecha la potencia de la GPU “para producir objetos 3D rápidamente que los creadores pueden importar, editar y ampliar sin limitación de las herramientas existentes“.

En la demo de NVIDIA se aprovechaba ese marco para reconstruir instrumentos musicales como una trompeta, un saxofón o un clarinete.

Tras sacar fotos desde distintas perspectivas, el proceso se encarga luego de combinarlas todas para crear una matriz de triángulos que recrea ese diseño en un modelo 3D inicial.

Ese modelo es compatible con herramientas de modelado ya existentes, y la reconstrucción incluya tanto ese modelo de malla 3D como la aplicación de materiales y texturas o la de la iluminación.

Los responsables de NVIDIA muestran en un video como tras reconstruir esos objetos, el equipo de NVIDIA los importaba en el omniverso de NVIDIA y su plataforma de simulación para editarlos.

El comportamiento de estos objetos es además el adecuado: los miembros del equipo de desarrollo lo comprobaron con la llamada caja de Cornell, una conocida prueba gráfica que evalúa la calidad del renderizado.

Gracias a ella se pudo confirmar que por ejemplo los objetos reflejaban la luz de forma perfecta respecto al material con el que eran modelados.

La propuesta es un hito más en esa ambición de NVIDIA por demostrar sus esfuerzos a la hora de ofrecer casos de uso prácticos para sus tarjetas gráficas y su soporte de algoritmos de inteligencia artificial.

Fuente: NVIDIA