¿Imágenes 3D con Nvidia, es eso posible? Tal parece que la compañía verde se sube a la ola de la Inteligencia Artificial (IA).

Recientemente, del 12 al 23 de abril se llevaron a cabo las GPU Technology Conference (GTC) de Nvidia. En este evento la marca sorprendió con la presentación de su nueva herramienta totalmente vanguardista, la GANverse3D.

Dicha presentación puso a Nvidia en la palestra, ubicando a la empresa como una desarrolladora de Inteligencia Artificial. Esto es algo que va mucho más allá del diseño de GPUs para videojuegos. Su incursión en esta área no es algo nuevo, ya que ha tenido avances significativos en sus soluciones para vehículos autónomos. Así como también se ha involucrado en el campo científico e incluso, en el minado de criptomonedas.

No obstante, Nvidia tampoco es que ha logrado ofrecer tecnología que cause un impacto tan grande como cara causar cambios importantes en la IA. Pero esta nueva tecnología presume de ser el punto de inflexión.

Con ella se podrán generar modelos tridimensionales (3D), partiendo de una imagen bidimensional (2D) de manera automática.

¿Qué es GANverse3D?

Es una plataforma desarrollada por Nvidia, específicamente por el AI Research Lab localizado en Toronto, Canadá. La misma posibilita la conversión en tiempo real de imágenes 2D en entidades 3D. Esto es posible mediante un proceso fácil y sencillo que no requiere de conocimientos especiales en modelado y renderizado. La herramienta está entrenada para hacerlo por sí misma, sin ningún tipo de intervención por parte del usuario.

Por el momento fue liberada una Demo en la que se muestra como se construye un modelo 3D a partir de una imagen 2D de «Kitt», el coche de la serie de los 80 conocido en España como «Auto Fantástico».

Aunque las gráficas obtenidas no son las más óptimas, el hecho de que en menos de un segundo se obtiene una imagen tridimensional automáticamente, es impresionante. Y siendo la primera versión, solo podemos tener expectativas muy buenas para las próximas.

El objeto 3D que se genera va más allá del «wireframe» o esqueleto, incluye texturas y una serie de elementos que se requieren para hacerlo animado.

¿Cómo funciona GANverse3D de NVIDIA?

GANverse3D trabaja como un motor que se fundamenta en la IA, que tiene como respaldo un sistema deep learning o de aprendizaje profundo.

Este motor se entrenó antes de generar los modelos tridimensionales completamente animados tomando solo distintas perspectivas de una imagen 2D.

Para el entrenamiento el equipo de NVIDIA uso una red generativa para sintetizar imágenes de un objeto en 2D desde distintas perspectivas. Esto quiere decir que de un objeto se pueden tomar imágenes de su parte delantera, posterior, superior y laterales, entre otros angulos.

Todas esas imágenes se mezclan en un framework de renderizado que infiere el resultado y se encarga de la creación del modelo tridimensional.

Al culminar el entrenamiento, GANverse3D ha aprendido a generar modelos tridimensionales solo usando una sola imagen 2D del objeto. Por lo que a partir de allí no requerirá de distintas vistas del mismo. Por lo que en resumidas cuentas, el usuario final, solo tendrá que cargar una imagen 2D en la plataforma. Posteriormente tendrá que darle un nombre y GANverse3D hará todo lo que se necesite para entregar como resultado una imagen animada en 3 dimensiones.

NVIDIA ratificó que con GANverse3D se pueden generar distintos modelos 3D de cualquier objeto que se encuentre en una imagen 2D. Además, es capaz de trabajar sin inconvenientes con NVIDIA Omniverse Connectors. Esta última es una plataforma de IA con la que se pueden crear ambientes con Ray Tracing (Trazado de Rayos) con animaciones en tiempo real. Y puede ejecutarse sobre las GPU GeForce RTX serie 20 y 30.

Alcance del GANverse3D

Por ahora, NVIDIA está usando GANverse3D para el modelado de coches. Sin embargo, la plataforma GANverse3D abre la puerta a un sin fin de posibilidades en diversos ámbitos.

Sobra decir que será de mucha utilidad para diseñadores, arquitectos y cualquier profesional que requiera utilizar imágenes o probar prototipos de objetos reales.

También se podrá crear contenido más sofisticado en la elaboración de videos y películas. Esto puede significar un ahorro de tiempo increíble para sus creadores. Y ni hablar de lo que puede significar para la industria de los videojuegos. De estos últimos se podrán resucitar con una nueva apariencia algunas viejas y divertidas versiones.