A relação da NVIDIA com a inteligência artificial é mais do que evidente, embora um de seus vários aspectos seja menos conhecido do que os outros. Antes de tudo, é claro, temos que falar do DLSS, sua tecnologia inteligente de upscaling baseada em Deep Learning, graças à qual o mesmo sistema pode nos fornecer uma melhor qualidade de imagem sem a necessidade de atualizar os componentes do PC. O DLSS 2 disponível para todas as placas gráficas GeForce RTX e o DLSS 3 como exclusivo para RTX , representam um antes e um depois do que a IA pode fazer com a seção gráfica dos jogos.
Por outro lado, placas gráficas NVIDIA são uma escolha prioritária para a montagem de sistemas, estações de trabalho e servidores que serão utilizados para qualquer tarefa relacionados à inteligência artificial. E é a inteligência artificial que exige uma grande capacidade computacional de ponto flutuante, algo em que as placas gráficas oferecem desempenho infinitamente superior aos processadores. Sempre foi assim, mas com a proliferação da IA, fabricantes como a NVIDIA pegaram nessa bola e consequentemente otimizaram suas soluções mais profissionais para que seu desempenho, nesse sentido, seja ainda maior.
Esses dois são, como você deve ter imaginado, os aspectos mais conhecidos da relação da NVIDIA com a inteligência artificial. Porém, há um terceiro que, sem ser desconhecido (aliás, já vos falámos aqui algumas vezes), não é tão conhecido do grande público, e é o desenvolvimento de soluções para a criação automática de conteúdos, mais concretamente de conteúdos gráficos (imagens e vídeo) que são suportados, claro, no seu hardware.
O exemplo mais conhecido disso é o GauGAN 2, uma IA integrada ao seu aplicativo NVIDIA Canvas. Em sua primeira geração, GauGAN nos oferece um seletor de “materiais” (nuvens, mar, terra, grama, areia, montanhas, etc. , automaticamente, o Canvas vai gerar uma paisagem com base no nosso rascunho. E com a sua segunda versão, além de continuar com esse modo de desenho, também podemos simplesmente inserir uma descrição de texto do que queremos. Isso será processado pela IA, que automaticamente retornará uma imagem que corresponde à nossa descrição.
Outro exemplo de solução de AI projetada pela NVIDIA é o Instant NeRF, um desenvolvimento apresentado no início deste ano e que, a partir de várias fotografias normais, é capaz de gerar toda a informação volumétrica necessária para a transformar numa cena tridimensional.
E hoje sabemos de um novo projeto nesse sentido, Magic3D, a p Isso é bastante importante por parte da NVIDIA, pois neste caso já temos uma IA text-to-image 3D de uso geral , ou seja, capaz de gerar imagens de qualquer tipo , da mesma forma que algumas das soluções deste tipo que se tornaram muito populares no último ano, mas claro, com a particularidade de três dimensões, face às imagens 2D que vemos nos modelos mais comuns atualmente.
Como podem ver no vídeo, o Magic3D responde a qualquer tipo de pedido de imagem e, para a sua criação, utiliza um processo de duas fases que pega um modelo espesso gerado em baixa resolução que posteriormente é redimensionado e otimizado, algo que já conhecemos muito bem graças ao DLSS. Além disso, Magic3D também fornece edição baseada em sugestão de malhas 3D. Assim, podemos partir de um modelo 3D de baixa resolução e uma mensagem base e modificar o texto para alterar o modelo resultante. E um aspecto fundamental aqui é que é possível preservar o mesmo estilo para sucessivas gerações de imagens (um conceito frequentemente chamado de consistência) e aplicar o estilo de uma imagem 2D (como uma pintura) a um modelo 3D.
A NVIDIA não liberou, pelo menos por enquanto, o código Magic3D, mas desde que afirma que sua intenção é democratizar a criação de imagens tridimensionais, da mesma forma que outras IAs fazem com duas dimensionais, podemos contar que mais cedo ou mais tarde começará a chegar aos usuários.