NVIDIA的研究人员将在本周于西雅图举办的计算机视觉与模式识别（CVPR）会议上展示最新的视觉生成AI模型和技术。这些进展涵盖了定制图像生成、3D场景编辑、视觉语言理解以及自动驾驶感知等多个领域。

NVIDIA学习与感知研究副总裁Jan Kautz表示：“人工智能，尤其是生成AI，代表了一个重要的技术进步。”

他还说：“在CVPR上，NVIDIA Research展示了我们如何突破可能性的边界——从极大增强专业创作者能力的强大图像生成模型，到帮助实现下一代自动驾驶汽车的软件。”

在NVIDIA展示的50多个研究项目中，有两篇论文入围了CVPR最佳论文奖的决赛——其中一篇探讨了扩散模型的训练动态，另一篇研究了用于自动驾驶汽车的高清地图。

此外，NVIDIA还在CVPR自主大挑战中的大规模端到端驾驶赛道上获胜，超过了全球450多份参赛作品。这一里程碑展示了NVIDIA在使用生成AI构建全面自动驾驶车辆模型方面的开创性工作，并因此获得了CVPR的创新奖。

其中一个重要的研究项目是JeDi，这是一种新技术，可以让创作者通过少量参考图像快速定制扩散模型——这种领先的文本到图像生成方法——以描绘特定对象或角色，而无需耗时的自定义数据集微调过程。

另一个突破性进展是FoundationPose，这是一种新型基础模型，可以在无需单独对象训练的情况下即时理解和跟踪视频中的3D姿态。它创下了新的性能记录，有望开启增强现实和机器人应用的新篇章。

NVIDIA研究人员还介绍了NeRFDeformer，这是一种通过单个2D快照编辑神经辐射场（NeRF）所捕捉的3D场景的方法，而不需要手动重新动画化变化或完全重建NeRF。这可以简化图形、机器人和数字孪生应用中的3D场景编辑。

在视觉语言领域，NVIDIA与麻省理工学院合作开发了VILA，这是一组新型视觉语言模型，在理解图像、视频和文本方面达到了最新的性能水平。通过增强的推理能力，VILA甚至可以通过结合视觉和语言理解来理解网络上的表情包。

NVIDIA的视觉AI研究涉及多个行业，包括十多篇论文探索了自动驾驶感知、地图绘制和规划的创新方法。NVIDIA AI研究团队副总裁Sanja Fidler将介绍视觉语言模型在自动驾驶汽车中的潜力。

NVIDIA在CVPR上的研究广度展示了生成AI如何赋能创作者、加速制造和医疗领域的自动化，同时推动自主和机器人技术的发展。