Hiện tại, không có công cụ phần mềm cụ thể được thiết kế riêng cho MacBook Pro M4 hỗ trợ tái tạo bề mặt thần kinh. Tuy nhiên, một số công nghệ và khung có thể được điều chỉnh hoặc sử dụng trên M4 do chip M4 mạnh mẽ của nó, bao gồm một động cơ thần kinh giúp tăng cường hiệu suất AI.
Các công nghệ và khung có sẵn
1. API chụp đối tượng của Apple: Mặc dù không được thiết kế cụ thể để tái tạo bề mặt thần kinh, API chụp đối tượng của Apple là một công cụ chụp ảnh có thể được sử dụng trên các thiết bị silicon của Apple, bao gồm MacBook Pro M4. Nó cho phép người dùng tạo các mô hình 3D từ một tập hợp các hình ảnh 2D, nhưng nó yêu cầu phạm vi hoàn toàn của cảnh hoặc đối tượng [7].
2. Các khung này sử dụng các kỹ thuật kết xuất thần kinh để xây dựng lại các bề mặt từ các chế độ xem thưa thớt hoặc dữ liệu RGB-D [5] [9].
3. Các công cụ tái tạo bề mặt thần kinh của NVIDIA: Mặc dù được thiết kế chủ yếu cho phần cứng NVIDIA, các công cụ như Tái tạo bề mặt hạt nhân (NKSR) và Neuralangelo đang tiên tiến trong lĩnh vực tái tạo bề mặt thần kinh. Tuy nhiên, chúng được tối ưu hóa cho GPU NVIDIA và có thể không chạy tự nhiên trên MacBook Pro M4 mà không sửa đổi hoặc mô phỏng đáng kể [1] [2].
Sử dụng MacBook Pro M4 để tái thiết bề mặt thần kinh
Động cơ thần kinh và GPU mạnh mẽ của MacBook Pro M4 có thể hỗ trợ các khối lượng công việc AI khác nhau, khiến nó trở thành một nền tảng khả thi để chạy các tác vụ tái tạo bề mặt thần kinh nếu phần mềm được điều chỉnh hoặc tối ưu hóa cho silicon táo. Các nhà phát triển có thể tận dụng các khả năng của M4 bằng cách chuyển hoặc phát triển phần mềm tương thích bằng cách sử dụng các khung như Pytorch hoặc Tensorflow, hỗ trợ API kim loại của Apple để tăng tốc GPU.
Tóm lại, mặc dù không có công cụ cụ thể được thiết kế dành riêng cho MacBook Pro M4 để tái tạo bề mặt thần kinh, khả năng của thiết bị này trở thành một nền tảng đầy hứa hẹn để chạy các tác vụ như vậy với các phần mềm thích ứng.
Trích dẫn:.
[2] https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/
.
[4] https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/04691.pdf
[5] https://www.xxlong.site/sparseneus/
.
.
[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