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NVIDIA presenta Lyra 2.0, que permite crear escenas 3D de gran envergadura a partir de una sola imagen
El 16 de abril de 2026, el equipo de investigación de NVIDIA presentó oficialmente Lyra2.0, un sistema de generación de escenas 3D. Esta tecnología construye entornos virtuales amplios y altamente coherentes a partir de una sola fotografía, resolviendo de manera eficaz el problema de la distorsión de la imagen en trayectorias largas de la cámara. Ante la creciente demanda de entrenamiento de IA con capacidad de interacción física, Lyra2.0 representa un avance significativo en la capacidad de la IA para comprender el espacio 3D y simular entornos en tiempo real.
Técnicamente, Lyra2.0 puede generar entornos 3D que se extienden hasta 90 metros a partir de una sola imagen. Para combatir la distorsión espacial y la acumulación de errores causadas por el «olvido» en los modelos de vídeo tradicionales, los investigadores implementaron dos innovaciones clave. El sistema almacena datos de geometría 3D para cada fotograma en tiempo real, lo que garantiza la coherencia del entorno cuando la cámara vuelve a visitar ubicaciones anteriores. También se entrena con datos de salida defectuosos, lo que permite al modelo aprender a autocorregirse. Las pruebas comparativas muestran que Lyra2.0 supera a seis modelos de la competencia, incluidos GEN3C y Yume-1.5, en calidad de imagen y control de la cámara, mientras que su versión rápida multiplica por 13 la eficiencia de generación.
Lyra2.0 se integra ahora a la perfección con motores físicos como Nvidia Isaac Sim, lo que permite exportar las escenas 3D generadas directamente como modelos de malla. Este flujo de trabajo de bucle cerrado permite a los robots realizar un entrenamiento de simulación eficiente dentro de entornos generados por IA, lo que reduce drásticamente la necesidad de recopilar datos 3D a gran escala del mundo real. Aunque actualmente se limita a escenas estáticas, los avances de Lyra2.0 en cuanto a escala de generación y estabilidad proporcionan una infraestructura más robusta e imaginativa para mejorar la percepción física en la conducción autónoma y los robots de uso general (AGI).
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