التاليالدليل التالي
مجالات الإشعاع العصبي
الذكاء الاصطناعي البصري
دليل الذكاء الاصطناعي المرئي
يوسع Mip-NeRF مجالات الإشعاع العصبي بتمثيل متعدد المقاييس يقلل من التعرج عند تقديم العروض بمقاييس مختلفة.
استمع إلى هذا الدليلرواه الذكاء الاصطناعي · ~2 min
إنه يمثل مساحة كل بكسل بمخروط ناقص ويقوم بترميز تقريب غاوسي لت تلك المنطقة. تعتمد جودته على تغطية المشهد وبيانات التدريب ظروف العرض.
يستهدف Mip-NeRF (Barron et al., 2021) التعرج الذي يحدث عندما يتم تقديم NeRF ذو النقاط العينة بدقة مختلفة أو بمقاييس كاميرا مختلفة. إنه يطلق مخروطًا عبر كل بكسل ويقسمه إلى مخروطات ناقصة. يمثل الترميز الموضعي المدمج المنطقة داخل المخروط الناقص، والمقارب بواسطة توزيع غاوسي متعد المتغيرات، بدلاً من ترميز نقطة واحدة. يمنح هذا تمثيلًا متعدد المقاييس لمجال الإشعاع. وسّع Mip-NeRF 360 لاحقًا النهج ليشمل المشاهد غير المحدودة باستخدام انقباض الفضاء؛ بينما دمج Zip-NeRF مقاومة التعرج مع التمثيل القائم على الشبكة.
عرض كائن تم التقاطه بشكل واضح في عارض المنتج الذي يتيح للمستخدمين التكبير من عرض الغرفة الكاملة وصولاً إلى تفاصيل السطح الدقيقة دون وميض.
إعادة بناء المشاهد الخارجية الكبيرة (عبر Mip-NeRF 360) للسياحة الافتراضية والتجول في العقارات حيث تتحرك الكاميرا عبر نطاق واسع من الأعماق.
إنشاء صور تدريب متسقة بدقة متعددة للروبوتات أو أجهزة محاكاة القيادة الذاتية.
إنتاج إطارات عرض جديدة اصطناعية واضحة للفيلم والمؤثرات البصرية المسبقة حيث يؤدي التعرج إلى تعطيل اللقطة.
أثر ترميز Mip-NeRF الواعي بالمقياس على الطرق اللاحقة لمجالات الإشعاع المقاومة للتعرج، بما في ذلك Mip-NeRF 360 و Zip-NeRF. تجمع أنظمة إعادة بناء المشهد الحالية بين تمثيلاتي مختلفة، مثل الشبكات أو الإسقاطات الغاوسية، مع أخذ العينات متعددة المقاييس. يعتمد الخيار الصحيح على المشهد، ومقياس العرض، ومتطلبات السرعة، وبيانات التدريب.
رسالة إخبارية مجانية
ثلاث قصص تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل صباح من أيام الأسبوع، مكتوبة باللغة الإنجليزية البسيطة. مجاني للأبد، بدون إعلانات.
بريد إلكتروني واحد كل يوم من أيام الأسبوع. إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة. نحن لا نبيع أو نشارك عنوانك أبدًا.
اختبر نفسك
تعليقات فورية على كل إجابة، وشهادة قابلة للمشاركة مع معرف يمكن التحقق منه بمجرد اجتياز الدورة التدريبية.
دعم تعليم الذكاء الاصطناعي المجاني. AI Understanding هي منظمة 501(c)(3) غير ربحية - لا إعلانات ولا نظام حظر الاشتراك غير المدفوع على الإطلاق. قم بالتبرع
يوسع Mip-NeRF مجالات الإشعاع العصبي بتمثيل متعدد المقاييس يقلل من التعرج عند تقديم العروض بمقاييس مختلفة. إنه يمثل مساحة كل بكسل بمخروط ناقص ويقوم بترميز تقريب غاوسي لتلك المنطقة. تعتمد جودته على تغطية المشهد، وبيانات التدريب، وظروف العرض.
يقوم Mip-NeRF بإلقاء مخروط من الكاميرا عبر كل بكسل ويقسمه إلى قطع مخروطية الشكل، مما يلتقط الحجم الذي يغطيه البكسل فعليًا.
يقدم Mip-NeRF تشفيرًا موضعيًا متكاملاً، والذي يشفر منطقة (منطقة تقريبية غاوسية) بدلاً من نقطة واحدة.
تتجاهل عينة نقطة الأشعة الرفيعة أثر البكسل، لذا يتم التعامل مع وحدات البكسل القريبة والبعيدة بشكل مماثل، مما يؤدي إلى عدم وضوح الصورة والوميض.
يتم تقريب كل إحباط بواسطة غاوسي متعدد المتغيرات، ويحسب التشفير القيمة المتوقعة للجيوب الأنفية على ذلك الغوسي.
نظرًا لأن الجيوب الأنفية عالية التردد تختلف كثيرًا عبر منطقة مجزأة كبيرة، فإن التكامل فوق Gaussian يدفعها نحو الصفر، مما يعطي تنعيمًا يشبه mipmap.
استمر في التعلم
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع
التاليالدليل التالي
مجالات الإشعاع العصبي
الذكاء الاصطناعي البصري