技術演示
高通在AI、計算機視覺、XR和自動駕駛汽車等領域的研究,已從核心理論創新擴展到下游實際應用,例如:
·運行在手機上的全球最快的
ControlNet演示
幾個月前,高通展示了全球首個運行在Android手機上的Stable Diffusion終端側演示,該演示在CVPR上再次呈現。此外,高通AI研究演示了ControlNet圖像生成圖像模型,該模型擁有15億參數,可以完全在手機上運行。ControlNet是一項生成式AI解決方案,被稱為語言-視覺模型(LVM)。它能夠通過調整輸入圖像和輸入文本描述,更精準地控制生成圖像。在這項演示中,只用不到12秒即可在移動終端上生成AI圖像,無需訪問任何云端,便能提供高效、有趣、可靠且私密的交互式用戶體驗。這項驚艷的技術演示通過一套跨模型架構、AI軟件和神經網絡硬件加速器的全棧式AI優化而實現。在此過程中使用的高通先進AI工具和硬件包括:高通AI模型增效工具包(AIMET)、高通AI軟件棧和高通AI引擎。·支持基于實時視覺大語言模型的 健身教練 高通AI研究利用生成式AI打造出在準確度和真實感方面超越現有解決方案的數字健身教練。健身教練能夠提供實時互動,鼓勵、糾正并幫助用戶實現其健身目標。我們的演示展示了基于視覺的大語言模型如何支持情境式、多模態的實時交互。用戶的運動視頻流先經過動作識別模型進行處理。根據識別的動作,狀態編排器(stateful orchestrator)提供提示并輸入給大語言模型。健身教練通過一個語音合成(文本生成語音)的虛擬化身,將大語言模型的答復送回給用戶。這項演示的實現主要歸功于三項關鍵創新:為檢測精細化健身動作而訓練的視覺模型、為生成基于視覺概念的語言而訓練的語言模型,以及能夠協調兩個模態之間流動交互的編排器,便于實時對話式的輔導反饋。憑借上述創新,就能夠支持健身教練為用戶提供實時的沉浸式動態交互體驗。
·全球首個在手機上進行的1080p
神經網絡視頻編碼
終端側AI的另一項全球首創即在移動終端上的1080p視頻編碼和解碼過程。神經網絡編解碼器用途十分廣泛:可針對特定視頻需求進行定制,通過生成式AI的優勢對感知質量進行優化,擴展至全新模態,在通用AI硬件上運行。但同時也將帶來難以在計算能力有限的終端上應對的諸多挑戰。高通設計了全新高效的神經網絡視頻幀間壓縮架構,支持在終端上進行1080p視頻編碼。在演示中,神經網絡視頻編解碼器能夠準確地保留高清視頻的豐富視覺結構和復雜動作。
·面向XR的3D重建
高通成功開發了先進的實時3D重建系統,該系統在準確度和高效方面表現出色,能夠在任何環境下賦能創建高精度的3D模型。該解決方案在移動終端上運行,從單個圖像生成深度圖,并將其組合成3D場景。有了準確的實時3D地圖,開發者可以解鎖大量AR和VR應用。全新設計的互動演示展示了高通的創新實力,用戶可向場景中的真實物體(比如墻壁和家具)射擊虛擬球,見證基于精確物理計算的逼真反彈效果。該感知技術提升了沉浸式體驗,并有望加速元宇宙的廣泛普及。
·面向智能攝像頭的計算機視覺
基于AI的計算機視覺的進步,推動照片和視頻拍攝能力持續演進。高通演示了語義分割、單目深度估測和基于實例分割的虛化效果、背景替換、電影模式,以及銳度、平滑度、清晰度與對比度方面相關的圖像質量提升。這些神經網絡在搭載驍龍平臺的終端上實時運行視頻增強特性。
·為增強安全性的駕駛員監測技術
駕駛員監測系統(DMS)演示中展示了如何利用計算機視覺判斷危險駕駛狀況以提高安全性。駕駛員監測系統通過座艙內主動紅外攝像機實時監測駕駛員的特征,如眼睛睜開程度、凝視方向、頭部姿勢、面部表情和肢體動作等,從而判斷駕駛員的駕駛狀態。該系統在檢測到類似注意力分散和瞌睡等危險駕駛情況時會向司機發出警告,最終幫助挽救生命。駕駛員監測系統和先進駕駛輔助系統(ADAS)能夠同時在Snapdragon Ride Flex系統級芯片上同步運行。
·XR虛擬頭像
無論逼真或卡通風格,虛擬化身是賦能元宇宙中沉浸式XR體驗的基本要素。借助一張或多張2D照片,利用終端側AI生成個性化網格和相應的紋理。使用頭戴式攝像機來觀察用戶眼睛和嘴巴的移動,實時渲染虛擬頭像。由此,可生成更接近于標準現實重建和動畫后的虛擬化身,并根據環境進行光照處理。高通的目標是在元宇宙和人機界面中使用的驍龍XR平臺上提供數字人。
除了以上技術演示,高通還展示了公司已被業界認可的研究論文。CVPR 2023期間,高通共有八篇論文被主會議收錄,主要從充分利用數據和打造更佳架構兩大類別出發,對推動計算機視覺前沿發展具有深遠影響。
欲了解更多信息,請點擊【閱讀原文】。
*本文內容來自高通技術公司工程技術副總裁Ning Bi、高通技術公司高級技術總監Fatih Porikli的署名博客。
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原文標題:高通在2023年國際計算機視覺與模式識別會議上,展示先進研究成果并將生成式AI引入邊緣側
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