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.

Napišite komentar:

Unesite svoj komentar!
Unesite svoje ime ovde

Povezani naslovi

Možda Vas interesuje

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...

TOP 5 aplikacija koje će vam...

Airalo Ako vaš plan mobilne mreže ne uključuje međunarodni roaming, možete se suočiti sa visokim troškovima za...

Da li deca gube ljubav prema...

Mnogo naše tehnologije je kodirano od strane dvadesetpetogodišnjaka koji rade za kompanije koje vode tridesetpetogodišnjaci. Oni...

Google želi da s novim funkcijama...

Google je predstavio niz novih funkcija i aplikacija za automobile opremljene Google Built-in i Android Auto,...

Vaš Android telefon može automatski otključati...

U suštini, odgovor na pitanje iz naslova je jednostavan: Android digitalni ključ za automobil omogućava vam...

Transparentni bambus: vatrootporna i vodootporna alternativa...

Staklo bi uskoro moglo imati konkurenciju od neočekivanog rivala – bambusa. Naučnici u Kini su pretvorili...
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.