Obecnie nie ma konkretnych narzędzi programowych zaprojektowanych wyłącznie dla MacBook Pro M4, które obsługują rekonstrukcję powierzchni neuronowej. Jednak kilka technologii i ram można dostosować lub wykorzystywać na M4 ze względu na jego potężny układ M4, który obejmuje silnik neuronowy, który poprawia wydajność AI.
Dostępne technologie i ramy
1. API przechwytywania obiektów Apple: Chociaż nie jest specjalnie zaprojektowany do rekonstrukcji powierzchni neuronowej, API przechwytywania obiektów Apple jest narzędziem fotogrametrii, którego można użyć na urządzeniach Apple Silicon, w tym MacBook Pro M4. Pozwala użytkownikom tworzyć modele 3D z zestawu obrazów 2D, ale wymaga całkowitego zasięgu sceny lub obiektu [7].
2. Neuronowe ramy rekonstrukcji powierzchni: chociaż nie pochodzą z MacBook Pro M4, ramy takie jak Sparseneus i Neural RGB-D Reconstruction Surface można potencjalnie uruchomić na M4 ze względu na jego możliwości obliczeniowe. Ramy te wykorzystują techniki renderowania neuronowego do rekonstrukcji powierzchni z rzadkich widoków lub danych RGB-D [5] [9].
3. Narzędzia rekonstrukcji powierzchni neuronowej Nvidii: Chociaż zaprojektowane przede wszystkim do sprzętu NVIDIA, narzędzia takie jak rekonstrukcja powierzchni jądra nerwowego (NKSR) i neuronangelo są najnowocześniejsze w dziedzinie rekonstrukcji powierzchni nerwowej. Są jednak zoptymalizowane pod kątem GPU NVIDIA i mogą nie działać natywnie na MacBook Pro M4 bez znaczących modyfikacji lub emulacji [1] [2].
Wykorzystanie MacBooka Pro M4 do rekonstrukcji powierzchni neuronowej
Potężny silnik neuronowy MacBook Pro M4 i GPU mogą obsługiwać różne obciążenia AI, dzięki czemu jest to opłacalna platforma do uruchamiania zadań rekonstrukcji powierzchni neuronowej, jeśli oprogramowanie jest dostosowane lub zoptymalizowane pod kątem Apple. Deweloperzy mogą wykorzystać możliwości M4, przenosząc lub opracowując kompatybilne oprogramowanie przy użyciu ram takich jak Pytorch lub TensorFlow, które obsługują metalowy interfejs API Apple do przyspieszenia GPU.
Podsumowując, chociaż nie ma konkretnych narzędzi zaprojektowanych wyłącznie dla MacBook Pro M4 do rekonstrukcji powierzchni neuronowej, możliwości urządzenia sprawiają, że jest to obiecująca platforma do wykonywania takich zadań z odpowiednimi adaptacjami oprogramowania.
Cytaty:[1] https://developer.nvidia.com/blog/recreate-hiigh-lidelity-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-righer-clearrer-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