Actualmente, no hay herramientas de software específicas diseñadas exclusivamente para MacBook Pro M4 que admiten la reconstrucción de la superficie neural. Sin embargo, varias tecnologías y marcos se pueden adaptar o utilizar en el M4 debido a su poderoso chip M4, que incluye un motor neuronal que mejora el rendimiento de la IA.
Tecnologías y marcos disponibles
1. API de captura de objetos de Apple: aunque no está específicamente diseñada para la reconstrucción de la superficie neural, la API de captura de objetos de Apple es una herramienta de fotogrametría que se puede usar en dispositivos de silicio Apple, incluido el MacBook Pro M4. Permite a los usuarios crear modelos 3D a partir de un conjunto de imágenes 2D, pero requiere una cobertura completa de la escena u objeto [7].
2. Marcos de reconstrucción de superficie neural: aunque no es nativo de MacBook Pro M4, marcos como Sparseneus y la reconstrucción de superficie RGB-D neural se pueden ejecutar potencialmente en el M4 debido a sus capacidades computacionales. Estos marcos utilizan técnicas de representación neuronal para reconstruir superficies de vistas dispersas o datos RGB-D [5] [9].
3. Herramientas de reconstrucción de la superficie neural de Nvidia: aunque se diseñan principalmente para el hardware de Nvidia, las herramientas como la reconstrucción de la superficie del núcleo neuronal (NKSR) y Neuralangelo son de vanguardia en el campo de la reconstrucción de la superficie neural. Sin embargo, están optimizados para las GPU NVIDIA y podrían no ejecutarse de forma nativa en el MacBook Pro M4 sin modificaciones o emulación significativas [1] [2].
utilizando el MacBook Pro M4 para la reconstrucción de la superficie neural
El potente motor neuronal y la GPU de MacBook Pro M4 pueden admitir varias cargas de trabajo de IA, por lo que es una plataforma viable para ejecutar tareas de reconstrucción de superficie neural si el software está adaptado u optimizado para el silicio de Apple. Los desarrolladores podrían aprovechar las capacidades del M4 al portar o desarrollar software compatible utilizando marcos como Pytorch o TensorFlow, que admiten la API de metal de Apple para la aceleración de GPU.
En resumen, si bien no hay herramientas específicas diseñadas exclusivamente para el MacBook Pro M4 para la reconstrucción de la superficie neural, las capacidades del dispositivo lo convierten en una plataforma prometedora para ejecutar tales tareas con las adaptaciones de software correctas.
Citas:[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-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--Caster/
[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