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A NVIDIA apresenta o Lyra 2.0, capaz de criar cenas 3D extensas a partir de imagens únicas

A NVIDIA apresenta o Lyra 2.0, capaz de criar cenas 3D extensas a partir de imagens únicas

18 de Maio de 2026
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A NVIDIA apresenta o Lyra 2.0, capaz de criar cenas 3D extensas a partir de imagens únicas

Em 16 de abril de 2026, a equipe de pesquisa da NVIDIA lançou oficialmente o Lyra2.0, um sistema de geração de cenas 3D. Essa tecnologia constrói ambientes virtuais amplos e altamente coerentes a partir de uma única fotografia, resolvendo de forma eficaz o problema da distorção de imagem em trajetórias longas da câmera. Com a crescente demanda por treinamento de IA incorporada, o Lyra2.0 representa um avanço significativo na capacidade da IA de compreender o espaço 3D e simular ambientes em tempo real.

Tecnicamente, o Lyra2.0 pode gerar ambientes 3D que se estendem por até 90 metros a partir de uma única imagem. Para combater a distorção espacial e o acúmulo de erros causados pelo “esquecimento” em modelos de vídeo tradicionais, os pesquisadores implementaram duas inovações-chave. O sistema armazena dados de geometria 3D para cada quadro em tempo real, garantindo a consistência ambiental quando a câmera revisita locais anteriores. Ele também treina com dados de saída defeituosos, permitindo que o modelo aprenda a se autocorrigir. Testes de benchmark mostram que o Lyra2.0 supera seis modelos concorrentes, incluindo o GEN3C e o Yume-1.5, em qualidade de imagem e controle de câmera, enquanto sua versão rápida aumenta a eficiência de geração em 13 vezes.

O Lyra2.0 agora se integra perfeitamente a motores físicos como o Nvidia Isaac Sim, permitindo que cenas 3D geradas sejam exportadas diretamente como modelos de malha. Esse fluxo de trabalho em circuito fechado permite que os robôs realizem treinamento de simulação eficiente em ambientes gerados por IA, reduzindo drasticamente a necessidade de coleta de dados 3D em grande escala no mundo real. Embora atualmente limitado a cenas estáticas, os avanços do Lyra2.0 em escala de geração e estabilidade fornecem uma infraestrutura mais robusta e criativa para o aprimoramento da percepção física em direção autônoma e robôs de uso geral (AGI).

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