NVIDIA 研究

2024年 3月 21日

重新思考如何训练 Diffusion 模型

在探索了扩散模型采样、参数化和训练的基础知识之后，我们的团队开始研究这些网络架构的内部结构。请参考 生成式 AI 研究聚焦：
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2024年 2月 6日

生成式 AI 研究聚焦：个性化文本转图像模型

视觉效果生成式 AI是一个根据文本提示创建图像的过程。该技术基于在互联网规模的数据上预训练的视觉语言基础模型。通过提供多模态表示，
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2023年 12月 19日

2023 年最热门的 NVIDIA 技术博客文章：生成式 AI、LLM、机器人开发和虚拟世界的突破

在 NVIDIA 激动人心的又一年即将结束之际，是时候回顾 2023 年 NVIDIA 技术博客中最热门的案例了。 生成式 AI、
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2023年 12月 18日

使用 Trajeglish 帮助自动驾驶汽车学习人类驾驶行为语言

驾驶员之间的沟通常常远超于转向灯和刹车灯的使用，很多情况下都依赖于人与人之间的交流，而并非汽车技术，比如，示意另一辆车继续前行、
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2023年 12月 14日

生成式 AI 研究聚焦：揭开基于扩散的模型的神秘面纱

借助互联网级数据，AI 生成内容的计算需求显著增加，数据中心在数周或数月内全力运行单个模型，更不用说通常作为服务提供的高生成推理成本。
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2023年 12月 11日

NVIDIA 研究团队在 SIGGRAPH Asia Real-Time Live 上展示采用 Gen AI 的交互式纹理绘画

NVIDIA 研究人员在 SIGGRAPH 亚洲实时直播 活动中，展示了集成到交互式纹理绘制工作流程中的生成式 AI 技术。
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2023年 12月 5日

使用自监督学习重建动态驾驶场景

从单调乏味的高速公路到日常的社区出行，驾驶通常都很平静。因此，在现实世界中收集的大部分自动驾驶汽车 (AV)…
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2023年 11月 28日

使用 Bi-Level 模仿学习仿真现实交通行为

无论是突然加塞（cut-in），还是无意地 U 形掉头，人类驾驶员的行为通常难以预测。行为的不可预测性源自人类决策过程的天然复杂性…
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2023年 10月 23日

Differential Slang：应用实例

Differential Slang 可以轻松地与现有的代码库集成，从 Python、PyTorch、CUDA 到 HLSL，
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2023年 10月 22日

Differential Slang：一种用于学习渲染器的着色语言

NVIDIA 最近发布了 SIGGRAPH Asia 2023 的研究论文，SLANG.D：快速、模块化和可微分的着色器编程。
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2023年 8月 22日

通用应用程序的加速加密执行

云计算的出现使我们的数据存储和利用实践发生了范式转变。企业可以通过利用云服务提供商巧妙管理的远程按需资源，绕过管理自己的计算基础设施的复杂性。
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2023年 8月 17日

设计深度网络以处理其他深度网络

深度神经网络（DNN）是从数据中学习函数的首选模型，如图像分类器或语言模型。近年来，深度模型由于表示数据样本本身而变得流行起来。例如，
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2023年 7月 27日

用球面傅立叶神经算子模拟地球大气层

基于机器学习的天气预测已经成为传统数值天气预测（NWP）模型的有力补充。例如，NVIDIA FourCastNet已经证明，
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2023年 7月 27日

用神经激光雷达场感知自动驾驶汽车仿真的新前沿

自动驾驶汽车（ AV ）的开发需要大量的传感器数据来进行感知开发。 开发人员通常从两个来源获得这些数据——真实世界驱动器的回放流或模拟。然而，
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2023年 6月 9日

通过神经核表面重建高保真数字孪生

从点云重建平滑曲面是创建真实世界对象和场景的数字孪生的基本步骤。表面重建算法出现在各种应用中，如工业模拟、视频游戏开发、建筑设计、
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2023年 5月 26日

将工业机器人装配任务从仿真转化为现实

仿真是机器人学习新技能的重要工具。这些技能包括感知（从相机图像中理解世界）、
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