Actuellement, il n'y a pas d'outils logiciels spécifiques conçus exclusivement pour le MacBook Pro M4 qui prennent en charge la reconstruction de surface neuronale. Cependant, plusieurs technologies et cadres peuvent être adaptés ou utilisés sur le M4 en raison de sa puissante puce M4, qui comprend un moteur neuronal qui améliore les performances de l'IA.
Technologies et cadres disponibles
1. API de capture d'objet d'Apple: Bien qu'il ne soit pas spécifiquement conçu pour la reconstruction de surface neuronale, l'API d'objet d'Apple est un outil de photogrammétrie qui peut être utilisé sur les appareils Apple Silicon, y compris le MacBook Pro M4. Il permet aux utilisateurs de créer des modèles 3D à partir d'un ensemble d'images 2D, mais il nécessite une couverture complète de la scène ou de l'objet [7].
2. Cadres de reconstruction de surface neuronale: Bien que non originaire du MacBook Pro M4, des cadres comme Sparseneus et la reconstruction de surface RVB-D neuronale peuvent potentiellement être exécutés sur le M4 en raison de ses capacités de calcul. Ces cadres utilisent des techniques de rendu neuronal pour reconstruire les surfaces à partir de vues clairsemées ou de données RVB-D [5] [9].
3. Outils de reconstruction de surface neuronale de Nvidia: Bien que principalement conçus pour le matériel NVIDIA, des outils tels que la reconstruction de surface du noyau neural (NKSR) et le neuralangelo sont de pointe dans le domaine de la reconstruction de surface neuronale. Cependant, ils sont optimisés pour les GPU NVIDIA et pourraient ne pas fonctionner nativement sur le MacBook Pro M4 sans modifications ou émulation significatives [1] [2].
Utilisation du MacBook Pro M4 pour la reconstruction de surface neuronale
Le puissant moteur neuronal et GPU du MacBook Pro M4 peut prendre en charge diverses charges de travail d'IA, ce qui en fait une plate-forme viable pour exécuter des tâches de reconstruction de surface neuronale si le logiciel est adapté ou optimisé pour le silicium Apple. Les développeurs pourraient tirer parti des capacités du M4 en portant ou en développant des logiciels compatibles à l'aide de frameworks comme Pytorch ou TensorFlow, qui prennent en charge l'API Metal d'Apple pour l'accélération GPU.
En résumé, bien qu'il n'y ait pas d'outils spécifiques conçus exclusivement pour le MacBook Pro M4 pour la reconstruction de surface neuronale, les capacités de l'appareil en font une plate-forme prometteuse pour exécuter de telles tâches avec les bonnes adaptations logicielles.
Citations:[1] https://developer.nvidia.com/blog/recreate-high-fidelity-digital-twins-with-neural-kernel-surface-reconstruction/
[2] https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/
[3] https://www.apple.com/newsroom/2024/10/new-macbook-pro-features-m4-family-of-chips-and-apple-intelligence/
[4] https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_eccv/papers/04691.pdf
[5] https://www.xxlong.site/sparseneus/
[6] https://sixcolors.com/post/2024/11/m4-m4-pro-macbook-pro-review-bighter-clearer-faster/
[7] https://www.reddit.com/r/macos/comments/wk9cju/apple_m1_mac_instant_neaural_graphics_primitives/
[8] https://openaccess.thecvf.com/content/cvpr2023/papers/li_neuralangelo_high-fidelity_neural_surface_reconstruction_cvpr_2023_paper.pdf
[9] https://dazinovic.github.io/neural-rgbd-surface-reconstruction/static/pdf/neural_rgbd_surface_reconstruction.pdf
[10] https://github.com/bennyguo/instant-nsr-pl