For øyeblikket er det ingen spesifikke programvareverktøy som utelukkende er designet for MacBook Pro M4 som støtter nevrale overflatekonstruksjon. Imidlertid kan flere teknologier og rammer tilpasses eller brukes på M4 på grunn av den kraftige M4 -brikken, som inkluderer en nevral motor som forbedrer AI -ytelsen.
Tilgjengelige teknologier og rammer
1. Apples objektfangst API: Selv om det ikke er spesielt designet for nevrale overflatekonstruksjon, er Apples objektfangst API et fotogrammetri -verktøy som kan brukes på Apple Silicon -enheter, inkludert MacBook Pro M4. Det lar brukere lage 3D -modeller fra et sett med 2D -bilder, men det krever fullstendig dekning av scenen eller objektet [7].
2. Nevrale overflatekonstruksjonsrammer: Selv om det ikke er hjemmehørende i MacBook Pro M4, kan rammer som Sparseneus og nevrale RGB-D overflatekonstruksjon potensielt kjøres på M4 på grunn av dens beregningsevne. Disse rammene bruker nevrale gjengivelsesteknikker for å rekonstruere overflater fra sparsomme visninger eller RGB-D-data [5] [9].
3. NVIDIAs nevrale overflatekonstruksjonsverktøy: Selv om det først og fremst er designet for NVIDIA-maskinvare, er verktøy som nevrale kjerneoverflatekonstruksjon (NKSR) og neuralangelo banebrytende i feltet Nevural overflatekonstruksjon. Imidlertid er de optimalisert for NVIDIA GPUer og kjører kanskje ikke innfødt på MacBook Pro M4 uten signifikante modifikasjoner eller emulering [1] [2].
Bruke MacBook Pro M4 for gjenoppbygging av nevrale overflater
MacBook Pro M4s kraftige nevrale motor og GPU kan støtte forskjellige AI -arbeidsmengder, noe som gjør det til en levedyktig plattform for å kjøre nevrale overflatekonstruksjonsoppgaver hvis programvaren er tilpasset eller optimalisert for Apple Silicon. Utviklere kan utnytte M4s evner ved å portere eller utvikle kompatibel programvare ved hjelp av rammer som Pytorch eller TensorFlow, som støtter Apples metall -API for GPU -akselerasjon.
Oppsummert, selv om det ikke er noen spesifikke verktøy designet utelukkende for MacBook Pro M4 for nevrale overflatekonstruksjon, gjør enhetens muligheter det til en lovende plattform for å kjøre slike oppgaver med riktige programvaretilpasninger.
Sitasjoner:[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-profeures-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-Gearer-clearer-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_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