Nvidia Cosmos 1.0拡散でリアルなビデオを生成します

nvidia cosmos：AIに生成されたビデオを使用したロボティクストレーニングの革命

NvidiaのCosmosプラットフォームは、World Foundationモデル（WFM）を通じてロボット工学トレーニングを変換しています。 シミュレートされた環境の物理的に現実的なビデオを生成することにより、Cosmosは、ロボットが実際の展開前に学習し、適応することができます。この記事では、物理的に正確なビデオシミュレーションを作成するために、NVIDIAのCOSMOS-1.0拡散モデルを使用するコアコンポーネント、リスク軽減、および倫理的考慮事項について説明します。

学習目標：

nvidiaのコスモス-1.0拡散モデルを理解してください。
モデルの主要な機能と機能を調べてください。
nvidiaのcosmos-1.0拡散モデルのアーキテクチャを分析します。
• 現実的なビデオを生成するためにモデルをダウンロードして構成する方法を学びます。
• 目次：

nvidiaのcosmos-1.0-diffusion

の紹介

モデルアーキテクチャディープダイブ
cosmos-1.0-diffusion-7b-text2world
• へのアクセス
cosmos-1.0-diffusion-7b-text2world
• を使用して物理的に現実的なビデオを生成します 必要なライブラリのインポート
• API URLと環境変数の構成
  APIヘッダーのセットアップ
  retrylitユーザーインターフェイスの構築
  ユーザー入力の処理とAPIリクエストの実行
  • APIリクエストペイロードの準備
  APIリクエストを送信して応答を処理します
  • リクエスト完了のための
  ポーリング
  エラー処理と結果の保存
  ユーザー完了通知
  結論
よくある質問
• nvidiaのcosmos-1.0-diffusion

の紹介 nvidiaのコスモス-1.0拡散モデルは、AIに生成されたコンテンツの重要な進歩を表しています。これらの拡散ベースのWFMは、テキスト、画像、または既存のビデオから動的で高品質のビデオを生成します。 Cosmos Suiteは、開発者と研究者が世界の生成を探求し、AI主導のビデオ作成の境界を押し広げることができます。

実際のアプリケーション：

Cosmosは、多くのビジネス上の課題に対処しています：

• ウェアハウスロボット工学：最適なロボットパスをシミュレートして、効率を向上させ、衝突を防止します。
• 予測メンテナンス：早期警告検出のための機器の障害のシミュレーションを生成します。
アセンブリラインの最適化：
• 展開前にプロセス改良のためのロボットワークフローを視覚化します。 従業員のトレーニング：
安全な機械操作と緊急手順のためにAI駆動型のトレーニングビデオを作成します。
• 品質保証：欠陥検出ワークフローをシミュレートして、AIベースの検査システムを改善します。
• COSMOS 1.0リリースには、いくつかのモデルが含まれています
cosmos-1.0-diffusion-7b/14b-text2world：

テキストの説明から直接5秒（121フレーム）ビデオを生成します

cosmos-1.0-diffusion-7b/14b-video2world：

テキストの説明と初期画像またはビデオフレームに基づいてビデオシーケンスを拡張します。
• 主要な機能：
高忠実度ビデオ：

視覚的に印象的なビデオ（1280x704ピクセル、24 fps）を作成します。

多用途の入力：テキスト、画像、ビデオを受け入れます

商業的実行可能性：
• 商業用使用のためのNVIDIAオープンモデルライセンスに基づいてライセンスされています。 スケーラブルなパフォーマンス：
モデルのオフロード手法を含む、推論時間とGPUメモリの使用法の最適化に関するガイダンスを提供します。
• （記事の残りの部分は、画像の配置と形式を維持しながら、元のテキストを言い換えて再構築する同様の静脈で続きます。）

以上がNvidia Cosmos 1.0拡散でリアルなビデオを生成しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。