Attualmente, non esistono strumenti software specifici progettati esclusivamente per il MacBook Pro M4 che supportano la ricostruzione della superficie neurale. Tuttavia, diverse tecnologie e framework possono essere adattati o utilizzati sull'M4 a causa del suo potente chip M4, che include un motore neurale che migliora le prestazioni di intelligenza artificiale.
tecnologie e framework disponibili
1. API di acquisizione degli oggetti di Apple: sebbene non specificamente progettata per la ricostruzione della superficie neurale, l'API di cattura degli oggetti di Apple è uno strumento di fotogrammetria che può essere utilizzato su dispositivi Apple Silicon, incluso il MacBook Pro M4. Consente agli utenti di creare modelli 3D da un set di immagini 2D, ma richiede una copertura completa della scena o dell'oggetto [7].
2. Framework di ricostruzione della superficie neurale: sebbene non nativi del MacBook Pro M4, framework come Sparseneus e la ricostruzione della superficie RGB-D neurale possono potenzialmente essere eseguiti sull'M4 a causa delle sue capacità computazionali. Questi framework utilizzano tecniche di rendering neurale per ricostruire le superfici da viste sparse o dati RGB-D [5] [9].
3. Strumenti di ricostruzione della superficie neurale di Nvidia: sebbene progettati principalmente per hardware Nvidia, strumenti come la ricostruzione della superficie del kernel neurale (NSR) e il neuralengelo sono all'avanguardia nel campo della ricostruzione della superficie neurale. Tuttavia, sono ottimizzati per le GPU NVIDIA e potrebbero non funzionare in modo nativo sul MacBook Pro M4 senza modifiche o emulazione significative [1] [2].
Utilizzo del MacBook Pro M4 per la ricostruzione della superficie neurale
Il potente motore neurale e GPU del MacBook Pro M4 possono supportare vari carichi di lavoro di intelligenza artificiale, rendendolo una piattaforma praticabile per eseguire attività di ricostruzione della superficie neurale se il software è adattato o ottimizzato per Apple Silicon. Gli sviluppatori potrebbero sfruttare le capacità di M4 portando o sviluppando software compatibile utilizzando framework come Pytorch o Tensorflow, che supportano l'API metallica di Apple per l'accelerazione della GPU.
In sintesi, sebbene non vi siano strumenti specifici progettati esclusivamente per il MacBook Pro M4 per la ricostruzione della superficie neurale, le capacità del dispositivo lo rendono una piattaforma promettente per eseguire tali attività con gli adattamenti software giusti.
Citazioni:[1] https://developer.nvidia.com/blog/recreate-high-fidelity-digital-twins-wins-with-neural-kernel-surface-reconstruction/
[2] https://research.nvidia.com/labs/dir/neurangelo/
[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-brighter-learer-faster/
[7] https://www.reddit.com/r/macos/comments/wk9cju/apple_m1_mac_instant_neural_graphics_primitives/
[8] https://openaccess.thecvf.com/content/cvpr2023/papers/li_neurangelo_high-fidelity_neural_surface_recostruction_cvpr_2023_paper.pdf
[9] https://dazinovic.github.io/neural-rgbd-surface-recostruction/static/pdf/neural_rgbd_surface_recosction.pdf
[10] https://github.com/bennyguo/instant-nsr-pl