В настоящее время не существует конкретных программных инструментов, разработанных исключительно для MacBook Pro M4, которые поддерживают реконструкцию нейронной поверхности. Тем не менее, несколько технологий и рамок могут быть адаптированы или использованы на M4 из -за его мощного чипа M4, который включает в себя нейронный двигатель, который повышает производительность искусственного интеллекта.
Доступные технологии и рамки
1. API Apple Appute Appute Object: хотя API Apple Capture Appue API - это не специально предназначен для реконструкции нейронной поверхности, представляет собой инструмент для фотограмметрии, который можно использовать на устройствах кремния Apple, включая MacBook Pro M4. Это позволяет пользователям создавать 3D -модели из набора 2D -изображений, но это требует полного освещения сцены или объекта [7].
2. Рамки реконструкции нейронной поверхности: хотя не являются родными для Macbook Pro M4, такие рамки, как Sparseneus и нейронная реконструкция поверхности RGB-D, могут потенциально работать на M4 из-за его вычислительных возможностей. Эти рамки используют методы нейронного рендеринга для восстановления поверхностей из редких представлений или данных RGB-D [5] [9].
3. Инструменты реконструкции нейронной поверхности NVIDIA: в то время как в основном разработанные для оборудования NVIDIA, инструменты, такие как реконструкция поверхности нервного ядра (NKSR) и Neuralangelo, являются передовыми в области реконструкции нервной поверхности. Тем не менее, они оптимизированы для графических процессоров NVIDIA и могут не работать на MacBook Pro M4 без существенных модификаций или эмуляции [1] [2].
Использование MacBook Pro M4 для реконструкции нейронной поверхности
Мощный нейронный двигатель MacBook Pro M4 и графический процессор могут поддерживать различные рабочие нагрузки искусственного интеллекта, что делает его жизнеспособной платформой для выполнения задач реконструкции нейронной поверхности, если программное обеспечение адаптировано или оптимизировано для Apple Silicon. Разработчики могут использовать возможности M4, портируя или разрабатывая совместимое программное обеспечение, используя такие рамки, как Pytorch или Tensorflow, которые поддерживают Api Api Apple Metal для ускорения графического процессора.
Таким образом, в то время как нет конкретных инструментов, разработанных исключительно для MacBook Pro M4 для реконструкции нейронной поверхности, возможности устройства делают его многообещающей платформой для выполнения таких задач с правильными программными адаптациями.
Цитаты:[1] https://developer.nvidia.com/blog/recreate-high-fidelity-digital-twins-with-neral-cernel-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 bright-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