Helm.ai VidGen−1: Generativni AI video najnovije generacije za autonomnu vožnju

upoznajmo se na klik > Like

Helm.ai, vodeći dobavljač naprednog AI softvera za visokokvalitetne ADAS sisteme, autonomnu vožnju nivoa 4 i robotsku automatizaciju, najavio je lansiranje VidGen-1, generativnog AI modela koji proizvodi visoko realistične video sekvence scena vožnje za razvoj i validaciju autonomne vožnje. Ova inovativna AI tehnologija prati najavu Helm.ai-ovog GenSim-1 za AI-generisane označene slike i značajna je za zadatke predikcije i generativne simulacije.

Treniran na hiljadama sati raznovrsnih snimaka vožnje, generativni AI video model Helm.ai koristi inovativne arhitekture dubokih neuronskih mreža (DNN) kombinovane sa Deep Teaching — visoko efikasnom tehnologijom nezavisnog učenja — za kreiranje realističnih video sekvenci scena vožnje. Video snimci, proizvedeni u razmeri od 384 x 640, sa promenljivim brzinama kadrova do 30 kadrova u sekundi i u dužini do nekoliko minuta, mogu biti generisani nasumično bez početnog unosa ili uz pomoć jedne slike ili ulaznog video zapisa.

Helm.ai VidGen−1

VidGen-1 je sposoban da generiše video snimke scena vožnje u različitim geografijama i za nekoliko tipova kamera i perspektiva vozila. Model ne samo da proizvodi visoko realističan izgled i vremenski konzistentno kretanje objekata, već uči i reprodukuje vozačko ponašanje slično ljudskom, generišući kretanja vozila i okolnih agenata koji se ponašaju u skladu sa saobraćajnim pravilima. Model simulira realistične video snimke različitih scenarija u više gradova, obuhvatajući urbana i prigradska okruženja, različite vrste vozila, pešake, bicikliste, raskrsnice, skretanja, vremenske uslove (npr. kiša i magla), efekti osvetljenja (odsjaj, noćna vožnja), pa čak i tačne refleksije na mokrim površinama puteva, reflektujućim zidovima zgrada i haubi vozila.

Video podaci su najsadržajniji senzorni modalitet u autonomnoj vožnji i dolaze od najisplativijeg senzora – kamere. Međutim, visoka dimenzionalnost video podataka čini AI generisanje video sadržaja izazovnim zadatkom. Postizanje visokog nivoa kvaliteta slike uz precizno modelovanje dinamike pokretne scene, a samim tim i video realizma, poznata je teškoća u aplikacijama za generisanje video sadržaja.

Generativni AI za video razvoj VidGen-1, postavlja novi standard u domenu autonomne vožnje. Kombinovanje Deep Teaching tehnologije sa dodatnim internim inovacijama u generativnim DNN arhitekturama rezultira izuzetno efikasnom i skalabilnom metodom za proizvodnju realističnih AI generisanih video snimaka. Tehnologija se može jednako efikasno primeniti na autonomnu vožnju, robotiku i bilo koju drugu oblast generisanja video sadržaja bez promene.

Helm.ai VidGen−1

VidGen-1 nudi proizvođačima automobila značajne prednosti u skalabilnosti u poređenju sa tradicionalnim ne-AI simulacijama. Pristup Helm.ai ne samo da smanjuje vreme razvoja i troškove, već i efikasno zatvara „sim-to-real“ jaz, pružajući visoko realističan i efikasan način koji uveliko proširuje primenljivost obuke i validacije zasnovane na simulaciji.

Predviđanje sledećeg kadra u video snimku je slično predviđanju sledeće reči u rečenici. Generisanje realističnih video sekvenci scene vožnje predstavlja najnapredniji oblik predikcije za autonomnu vožnju, jer podrazumeva precizno modeliranje izgleda stvarnog sveta i uključuje i predikciju namere i planiranje puta kao implicitne pod-zadatke na najvišem nivou sloja. Ova sposobnost je ključna za autonomnu vožnju jer, u osnovi, vožnja se svodi na predviđanje šta će se dogoditi sledeće.

Povezani naslovi

Napišite komentar:

Unesite svoj komentar!
Unesite svoje ime ovde

Možda Vas interesuje

Punite pametnije, putujte dalje: Saveti za...

Revolucija električnih vozila (EV) promenila je način na koji razmišljamo o transportu, nudeći čistiji i održiviji...

Prednosti i mane bežičnog punjenja

Verzija bežičnog punjenja koju danas poznajemo i volimo prvi put se pojavila na telefonima 2012. godine....

LG servisni karavan ponovo stiže u...

LG Electronics treću godinu zaredom nastavlja servisnu kampanju, koja posetiocima širom Srbije donosi korisne savete, inovativne...

Yandex Go osobama sa invaliditetom vožnju...

Ponekad nije potrebno mnogo da vožnja bude udobna. Da vozač ne mora da vas pozove ili...

Etika odnosa između ljudi i veštačke...

Kada veštačka inteligencija postane ljubavnik   Kako tehnologije veštačke inteligencije postaju sve više nalik ljudima, neki ljudi stvaraju...

HDMI 2.2 vs. HDMI 2.1: Šta...

Većina ljudi ne razmišlja mnogo o HDMI specifikacijama, ali strastveni gejmeri znaju da usvajanje HDMI 2.1...

Javni prevoz uživo u Beogradu

Aplikacija Yandex Go postala je praktičnija za kretanje po Beogradu. U odeljku Prevoz aplikacije korisnici mogu...

LG predstavio napredna rešenja za poslovne...

LG Electronics je predstavio novu generaciju KGH vodenih rešenja, osmišljenu da odgovori na sve kompleksnije zahteve...

Kako napredne tehnologije oblikuju proizvodnju baterija...

Tehnologije u nastajanju, kao što su veštačka inteligencija, digitalni blizanci i napredne hemije baterija oblikuju budućnost...

TOP 5 Najbolji softveri za digitalnu...

U svetu digitalne umetnosti, pravi alati prave spektakl - upoznajte TOP 5 softvera koji transformišu vašu...
Helm.ai, vodeći dobavljač naprednog AI softvera za visokokvalitetne ADAS sisteme, autonomnu vožnju nivoa 4 i robotsku automatizaciju, najavio je lansiranje VidGen-1, generativnog AI modela koji proizvodi visoko realistične video sekvence scena vožnje za razvoj i validaciju autonomne vožnje. Ova inovativna AI tehnologija prati najavu Helm.ai-ovog GenSim-1 za AI-generisane označene slike i značajna je za zadatke predikcije i generativne simulacije. Treniran na hiljadama sati raznovrsnih snimaka vožnje, generativni AI video model Helm.ai koristi inovativne arhitekture dubokih neuronskih mreža (DNN) kombinovane sa Deep Teaching — visoko efikasnom tehnologijom nezavisnog učenja — za kreiranje realističnih video sekvenci scena vožnje. Video snimci, proizvedeni u razmeri od 384 x 640, sa promenljivim brzinama kadrova do 30 kadrova u sekundi i u dužini do nekoliko minuta, mogu biti generisani nasumično bez početnog unosa ili uz pomoć jedne slike ili ulaznog video zapisa.
Helm.ai VidGen−1
VidGen-1 je sposoban da generiše video snimke scena vožnje u različitim geografijama i za nekoliko tipova kamera i perspektiva vozila. Model ne samo da proizvodi visoko realističan izgled i vremenski konzistentno kretanje objekata, već uči i reprodukuje vozačko ponašanje slično ljudskom, generišući kretanja vozila i okolnih agenata koji se ponašaju u skladu sa saobraćajnim pravilima. Model simulira realistične video snimke različitih scenarija u više gradova, obuhvatajući urbana i prigradska okruženja, različite vrste vozila, pešake, bicikliste, raskrsnice, skretanja, vremenske uslove (npr. kiša i magla), efekti osvetljenja (odsjaj, noćna vožnja), pa čak i tačne refleksije na mokrim površinama puteva, reflektujućim zidovima zgrada i haubi vozila. Video podaci su najsadržajniji senzorni modalitet u autonomnoj vožnji i dolaze od najisplativijeg senzora - kamere. Međutim, visoka dimenzionalnost video podataka čini AI generisanje video sadržaja izazovnim zadatkom. Postizanje visokog nivoa kvaliteta slike uz precizno modelovanje dinamike pokretne scene, a samim tim i video realizma, poznata je teškoća u aplikacijama za generisanje video sadržaja. Generativni AI za video razvoj VidGen-1, postavlja novi standard u domenu autonomne vožnje. Kombinovanje Deep Teaching tehnologije sa dodatnim internim inovacijama u generativnim DNN arhitekturama rezultira izuzetno efikasnom i skalabilnom metodom za proizvodnju realističnih AI generisanih video snimaka. Tehnologija se može jednako efikasno primeniti na autonomnu vožnju, robotiku i bilo koju drugu oblast generisanja video sadržaja bez promene.
Helm.ai VidGen−1
VidGen-1 nudi proizvođačima automobila značajne prednosti u skalabilnosti u poređenju sa tradicionalnim ne-AI simulacijama. Pristup Helm.ai ne samo da smanjuje vreme razvoja i troškove, već i efikasno zatvara „sim-to-real“ jaz, pružajući visoko realističan i efikasan način koji uveliko proširuje primenljivost obuke i validacije zasnovane na simulaciji. Predviđanje sledećeg kadra u video snimku je slično predviđanju sledeće reči u rečenici. Generisanje realističnih video sekvenci scene vožnje predstavlja najnapredniji oblik predikcije za autonomnu vožnju, jer podrazumeva precizno modeliranje izgleda stvarnog sveta i uključuje i predikciju namere i planiranje puta kao implicitne pod-zadatke na najvišem nivou sloja. Ova sposobnost je ključna za autonomnu vožnju jer, u osnovi, vožnja se svodi na predviđanje šta će se dogoditi sledeće.