借助攝影測量方法以及GPU賦力的深度學習，以虛擬形式探訪陵墓的細節(jié)。

現(xiàn)在，游客無需越洋飛行就能探索納菲爾塔莉墓的精致細節(jié)。

納菲爾塔莉墓被譽為埃及最好的墓穴之一。主人納菲爾塔莉被認為是拉美西斯二世五位妻子中最美麗的一位。拉美西斯二世為其建造的陵墓是紀念其美貌的圣地，陵墓中三間墓室和走廊墻壁都用彩飾進行裝飾。

納菲爾塔莉墓與王后谷中的大多數(shù)陵墓一樣，在考古學家發(fā)現(xiàn)之前也曾遭到過盜墓。雖然已采取相應的保護措施，但景點仍然非常脆弱。

Simon Che de Boer及其位于新西蘭的視覺特效研發(fā)公司realityvirtual.co找到了一種數(shù)字方式來保護納菲爾塔莉墓，為無數(shù)人參觀墓中景象提供了機會。

納菲爾塔莉：永恒之旅（Nefertari: A Journey to Eternity）提供VR體驗，通過高端攝影測量、視覺效果技術和AI，打造令人震撼的細節(jié)體驗，使納菲爾塔莉墓重現(xiàn)昔日輝煌。游客可以采用數(shù)字方式四處行走，從不同視角進行參觀，還可以進行放大以近距離觀察

對于需要跨越半個地球才能目睹這一景觀的游客來說，這是一個效果逼真的替代選擇。

使用NVIDIA Quadro GPU處理海量數(shù)據(jù)

為了復制陵墓精致的細節(jié)，Che de Boer拍攝了近4000張4200萬像素的景點照片，然后將攝影測量（在照片中進行測量的科學）與深度學習方法結合，對其進行處理和可視化。

NVIDIA GPU在處理現(xiàn)場采集的大量攝影測量數(shù)據(jù)上發(fā)揮了關鍵作用，其處理速度比CPU快很多倍。

GPU也是進行3D重建和呈現(xiàn)細節(jié)紋理不可或缺的部分。通過借助部署高端NVIDIA Quadro GPU的強大HP工作站，realityvirtual.co使用CapturingReality將數(shù)據(jù)轉換為密集的240億3D點云，以進行初始創(chuàng)建。

初始清理工作則使用Autodesk MeshMixer和Maya完成。然后，他們使用內部專用流程完成改良工作并提高效率，包括填充孔、推斷材料特性、去除噪點和清理人工痕跡。

Che de Boer 在陵墓內部拍攝圖像

接下來，他們對這些龐大的數(shù)據(jù)集進行優(yōu)化，以便在Unreal Engine中以每秒90幀的穩(wěn)定速度進行實時渲染，利用Granite的紋理流保留全部240億個細節(jié)點。

Che de Boer說：“由于數(shù)據(jù)集非常龐大，處理和播放速度是關鍵。NVIDIA的新架構與Unreal Engine相結合，加快了處理速度，并為處理龐大的數(shù)據(jù)量提供支持。”

AI助力創(chuàng)建更為逼真的VR

如果不去除陵墓中的現(xiàn)代人工痕跡，就不可能參觀到“真正”的古墓。為了實現(xiàn)這一目標，realityvirtual.co收集了陵墓的所有壓縮數(shù)據(jù)，并且使用可編程Tensor Core和單個高端NVIDIA Quadro GPU提供的24Gb VRAM容量訓練其超級采樣集。

通過訓練計算機使其理解所看到的事物，計算機可以修改圖像以清除現(xiàn)代人工痕跡。例如，通過圖像修復方法去除出口標志、牌匾、扶手、地板和鹵素燈，并使用與周邊環(huán)境相關的元素取代這些區(qū)域。

為了覆蓋圖像中的缺口、清除不需要的元素或修復源攝影測量圖像中的重疊區(qū)域，realityvirtual.co利用一種新的基于AI的圖像修復方法（此方法由NVIDIA Research開發(fā)，并且即將通過NVIDIA NGX技術堆棧提供給軟件開發(fā)者），使用周邊環(huán)境的元素填充這些區(qū)域。

Che de Boer說：“如果沒有高端NVIDIA Quadro提供的內存，處理4200萬像素圖像的數(shù)據(jù)是不可能的。我們在攝影測量和AI處理過程中廣泛使用了NVIDIA CUDA cuDNN，且貫穿到我們創(chuàng)作的各個環(huán)節(jié)，以實現(xiàn)最為逼真的效果。這看起來非常震撼，您可以獲得一種身臨其境的感覺，如果我們將NVIDIA RTX實時光線追蹤整合到未來的版本中，這種體驗只會變得更好。”

更新的內部版本已通過realityvirtual.co的超級采樣法運行。這是在他們自己的數(shù)據(jù)集上進行超級采樣訓練，進一步提高了最終紋理映射的細節(jié)水平。

無論參觀者距離陵墓的現(xiàn)代人工痕跡有多近，都無法分辨得出它們。除此之外，最近越來越多的項目開始使用realityvirtual.co的deepPBR方法，以消除圖像擴散、粗糙和位移。這對使用基于物理渲染的引擎（例如Unreal Engine）而言非常重要。

所有這些數(shù)據(jù)都是自行進行訓練的，這是一個AI使用自身數(shù)據(jù)進行自我改進的好例子。此結果可用作教學模擬，并可在STEAM游戲平臺免費獲得，但是需要Vive、Rift或Windows VR頭盔。

為了繼續(xù)記錄遺產并在未來對其進行數(shù)字保護，最近Che de Boer與來自洛桑聯(lián)邦理工學院（EPFL，瑞士洛桑的一所著名的研究大學）的Sarah Kenderdine教授達成了戰(zhàn)略合作關系。他們希望通過合作以虛擬形式重建新西蘭的克賴斯特徹奇大教堂，重現(xiàn)它2011年遭到地震破壞之前的樣子。此外，他們也在其他一些尚未公布但非常著名的自然景觀上進行合作。

Che de Boer 表示：“這些都是知之者眾而見之者寡的地方，我們的目標是讓全世界的人都能參觀這些景點，否則他們可能在有生之年都沒有機會感受這些景點。”