Dernière mise à jour 08-13-2026
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Neuralangelo Research Reconstructs 3D Scenes | NVIDIA
Neuralangelo est un modèle de NVIDIA Research qui reconstruit des objets et scènes 3D détaillés à partir de vidéos 2D ordinaires. Il suffit d'alimenter des séquences filmées sous plusieurs angles et le système crée des maillages texturés de bâtiments, sculptures, véhicules et intérieurs adaptés aux jeux, jumeaux numériques et simulations robotiques.
Les méthodes de reconstruction neuronale précédentes floutaient les textures fines comme les tuiles de toit, le verre et le marbre. Neuralangelo étend les primitives graphiques neuronales instantanées de NVIDIA Instant NeRF pour capturer ces surfaces avec une fidélité accrue, permettant ainsi à des séquences filmées au smartphone de produire des actifs que les équipes créatives peuvent importer dans des outils de conception sans avoir besoin d'un scan laser ou d'une modélisation manuelle.
Chercheurs, artistes de jeux vidéo et ingénieurs en robotique utilisent Neuralangelo pour numériser des objets du monde réel, des statues à l'échelle de Michel-Ange aux bâtiments de campus. Le projet est open source sur GitHub sous nvlabs/neuralangelo sans frais de licence commerciale pour le code de recherche lui-même.
Reconstruit des objets 3D et de grandes scènes à partir de vidéos 2D filmées sous plusieurs angles
Capture mieux que les méthodes neuronales précédentes des textures fines comme les bardeaux, le verre et le marbre
Basé sur les primitives graphiques neuronales instantanées de la technologie NVIDIA Instant NeRF
Exporte des maillages détaillés pour les moteurs de jeux, la VR, les jumeaux numériques et la robotique
Code open-source publié sur github.com/nvlabs/neuralangelo
Démontré sur des statues, véhicules et intérieurs complets de bâtiments à partir de vidéos de téléphone
Présenté à CVPR 2023 aux côtés de près de 30 autres projets de NVIDIA Research
Textures haute fidélité sur les bardeaux, le verre et le marbre à partir de vidéos de téléphone.
Version open-source sur GitHub sous NVIDIA Research.
Sort des maillages utilisables pour les jeux, la VR et la robotique.
Gère à la fois de petits objets et de grandes scènes à l’échelle des bâtiments.
La base de code de recherche nécessite une configuration GPU et une expertise technique pour fonctionner.
Nécessite une vidéo multi-angle plutôt qu'une seule photo.
Pas de SaaS hébergé ; vous exécutez Neuralangelo localement ou sur votre propre infrastructure.
Qu'est-ce que Neuralangelo ?
Neuralangelo est un modèle d'IA de NVIDIA Research qui reconstruit des structures 3D à partir de clips vidéo 2D. Il génère des répliques virtuelles texturées d'objets et de scènes réels pour des flux de travail créatifs et robotiques.
Neuralangelo est-il gratuit ?
Oui. Neuralangelo est disponible en tant que code de recherche open-source sur GitHub à l'adresse nvlabs/neuralangelo. NVIDIA publie le modèle pour que les développeurs et chercheurs puissent le télécharger et l'exécuter.
Quel type d'entrée Neuralangelo nécessite-t-il ?
Neuralangelo utilise une vidéo 2D d'un objet ou d'une scène capturée sous plusieurs angles. Le modèle sélectionne des images, estime les positions de la caméra et optimise une représentation 3D détaillée.
Que puis-je créer avec la sortie de Neuralangelo ?
Les maillages Neuralangelo peuvent être importés dans des applications de design pour des jeux vidéo, des expériences de réalité virtuelle, des jumeaux numériques industriels et des environnements de simulation robotique.
En quoi Neuralangelo est-il différent d'Instant NeRF ?
Neuralangelo s'appuie sur les primitives graphiques neuronales instantanées de NVIDIA Instant NeRF mais se concentre sur des textures de surface plus nettes et la reconstruction de scènes à grande échelle à partir de vidéos ordinaires.
Où est hébergé le code de Neuralangelo ?
Le code source de Neuralangelo est sur GitHub à l'adresse github.com/nvlabs/neuralangelo. NVIDIA a annoncé sa disponibilité publique dans une note d'éditeur sur son billet de blog officiel.
Qui a développé Neuralangelo ?
Neuralangelo a été développé par NVIDIA Research, incluant le directeur principal Ming-Yu Liu et ses collaborateurs, et a été présenté lors de la conférence CVPR 2023.