Atualmente, não existem ferramentas de software específicas projetadas exclusivamente para o MacBook Pro M4 que suportam a reconstrução neural da superfície. No entanto, várias tecnologias e estruturas podem ser adaptadas ou utilizadas no M4 devido ao seu poderoso chip M4, que inclui um mecanismo neural que aprimora o desempenho da IA.
Tecnologias e estruturas disponíveis
1. API de captura de objetos da Apple: Embora não tenha sido projetado especificamente para a reconstrução da superfície neural, a API de captura de objetos da Apple é uma ferramenta de fotogrametria que pode ser usada em dispositivos Apple Silicon, incluindo o MacBook Pro M4. Ele permite que os usuários criem modelos 3D a partir de um conjunto de imagens 2D, mas requer cobertura completa da cena ou objeto [7].
2. Estruturas de reconstrução da superfície neural: embora não sejam nativas do MacBook Pro M4, estruturas como Sparseneus e Reconstrução de superfície RGB-D neural podem ser potencialmente executadas no M4 devido aos seus recursos computacionais. Essas estruturas usam técnicas de renderização neural para reconstruir superfícies a partir de vistas esparsas ou dados RGB-D [5] [9].
3. Ferramentas de reconstrução da superfície neural da NVIDIA: embora projetadas principalmente para hardware NVIDIA, ferramentas como a reconstrução da superfície do kernel neural (NKSR) e NeuralAngelo são de ponta no campo da reconstrução da superfície neural. No entanto, eles são otimizados para GPUs Nvidia e podem não ser executados nativamente no MacBook Pro M4 sem modificações ou emulação significativas [1] [2].
Utilizando o MacBook Pro M4 para reconstrução de superfície neural
O poderoso mecanismo neural e a GPU do MacBook Pro M4 pode suportar várias cargas de trabalho de IA, tornando -o uma plataforma viável para executar tarefas de reconstrução de superfície neural se o software for adaptado ou otimizado para o Apple Silicon. Os desenvolvedores podem aproveitar os recursos do M4, portando ou desenvolvendo software compatível usando estruturas como Pytorch ou Tensorflow, que suportam a API de metal da Apple para aceleração da GPU.
Em resumo, embora não haja ferramentas específicas projetadas exclusivamente para o MacBook Pro M4 para reconstrução de superfície neural, os recursos do dispositivo o tornam uma plataforma promissora para executar essas tarefas com as adaptações corretas de software.
Citações:[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-meatures-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-breter-wearer-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