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

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

Španija uvodi pornografski pasoš kako bi...

EU zakon koji stupa na snagu u oktobru 2027. godine će zahtevati od sajtova da spreče...

TOP 5 APLIKACIJA ZA UČENJE KLAVIRA

Flowkey Flowkey je sjajna aplikacija za klavir za početnike koja nudi veliki izbor načina za učenje. U...

Preplavljeni pozivima prevaranata? Imamo jednostavno rešenje...

Većina nas nosi mobilne telefone gde god da idemo. Koristimo telefone za gotovo sve osim za...

Kako funkcioniše veštačka inteligencija?

Alan Turing se pitao: mogu li mašine da misle? Šta čini da se „nešto“ smatra inteligentnim?...

Novi modeli kombajna CR11 i CR10

Novi vodeći model kombajna New Holland CR11, pridružio se modelu CR10, sa novim dizajnom sledeće generacije....

Potpuno nova LG toplotna pumpa koja...

Kompanija LG Electronics predstavila je najnoviju R290 monobloc Therma V toplotnu pumpu. Ovaj inovativni uređaj podjednako...

Da li su vibrirajuće seksi igračke...

Dugo su vibratori bili prvi izbor za žene ili osobe sa vulvom kada je u pitanju...

Ekspert upozorava ljude na korišćenje friteza...

Friteze na vruć vazduh su zamenile pse kao najbolji čovekov prijatelj u poslednjih nekoliko godina, ali...

Dva najvažnija načina na koja će...

Nema sumnje da je dolazak velikih jezičkih modela i AI chatbotova poput ChatGPT-a i Google Geminija...

Google proglašava kraj World Wide Weba

Nijedna kompanija nije toliko nerazdvojna od World Wide Weba kao Google, koji je pretragu interneta učinio...
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.