एमआईपी-एनईआरएफ और एंटी-अलियास्ड रेडियंस फील्ड्स
जब आप विभिन्न दूरी या रिज़ॉल्यूशन पर दृश्य प्रस्तुत करते हैं तो एमआईपी-एनईआरएफ धुंधली, दांतेदार कलाकृतियों को ठीक करता है जो मूल एनईआरएफ को प्रभावित करती हैं।
सिंहावलोकन
It does this by tracing cones instead of infinitely thin rays, making 3D scene rendering both sharper and faster to train.
गहरा गोता
मूल एनईआरएफ पतली किरणों के साथ एक दृश्य का नमूना लेता है, एक समय में एक बिंदु, और प्रत्येक 3डी स्थिति को एक तंत्रिका नेटवर्क में फीड करता है। समस्या: एक बिंदु इस बात पर ध्यान नहीं देता कि एक पिक्सेल वास्तव में कितने दृश्य को कवर करता है। कैमरे के निकट एक पिक्सेल एक छोटा सा क्षेत्र देखता है; वही पिक्सेल दूर से एक विशाल दिखाई देता है। जब आप ज़ूम करते हैं या हिलते हैं तो उनका नमूना लेने से समान रूप से अलियासिंग - झिलमिलाहट और झटके आते हैं। एमआईपी-एनईआरएफ (बैरन एट अल., 2021) प्रत्येक किरण को एक शंकु से प्रतिस्थापित करता है और इसे शंक्वाकार छिन्नक में विभाजित करता है। एक बिंदु को एन्कोड करने के बजाय, यह एक एकीकृत स्थितीय एन्कोडिंग (आईपीई) का उपयोग करके प्रत्येक छिन्नक के अंदर के क्षेत्र को एनकोड करता है, जो गॉसियन के साथ वॉल्यूम का अनुमान लगाता है। यह एकल मल्टीस्केल नेटवर्क को किसी भी रिज़ॉल्यूशन को साफ़-साफ़ प्रस्तुत करने देता है, त्रुटि और प्रशिक्षण समय में काफी कटौती करता है।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
मुख्य चाल एकीकृत स्थितीय एन्कोडिंग है। मानक एनईआरएफ कई आवृत्तियों पर साइन और कोसाइन कार्यों के माध्यम से एक बिंदु को मैप करता है। इसके बजाय एमआईपी-एनईआरएफ शंक्वाकार छिन्नक को एक बहुभिन्नरूपी गाऊसी के रूप में अनुमानित करता है और उस गाऊसी पर उन साइनसॉइड के अपेक्षित मूल्य की गणना करता है। उच्च-आवृत्ति विशेषताएं जो एक बड़े छिन्नक के अंदर बहुत भिन्न होती हैं, स्वचालित रूप से शून्य की ओर क्षीण हो जाती हैं, अब तक या मोटे क्षेत्र केवल स्थिर कम-आवृत्ति जानकारी का उपयोग करते हैं - बिल्कुल क्लासिक ग्राफिक्स में मिपमैप्स के एंटी-अलियासिंग व्यवहार।
सामरिक प्रभाव
गति और पैमाना
विज़ुअल एआई बड़े पैमाने पर निरीक्षण, पता लगाने और टैगिंग कार्यों को स्वचालित कर सकता है।
विकल्प बनाएं
रचनात्मक टीमें कम मैन्युअल संशोधनों के साथ तेजी से अवधारणाओं का प्रोटोटाइप बना सकती हैं।
टीम और वर्कफ़्लो
संचालन छवि और वीडियो संकेतों का उपयोग कर सकते हैं जिन्हें संसाधित करना पहले कठिन था।
मिप-एनईआरएफ और एंटी-अलियास्ड रेडियंस फील्ड्स का भविष्य
मिप-एनईआरएफ ने एंटी-अलियास्ड फ़ील्ड का एक परिवार लॉन्च किया। एमआईपी-एनईआरएफ 360 ने संकुचन ताना-बाना के साथ असीमित बाहरी दृश्यों के लिए शंकु का विस्तार किया, और गुणवत्ता और गति दोनों प्राप्त करने के लिए ज़िप-एनईआरएफ ने तेज हैश-ग्रिड प्रतिनिधित्व के साथ शंकु-आधारित एंटी-अलियासिंग को जोड़ा। गाऊसी स्प्लैटिंग और वास्तविक समय पाइपलाइनों में माइग्रेट होते रहने के लिए एकीकृत-फ्रटम विचार की अपेक्षा करें, जहां फोन और हेडसेट पर मल्टीस्केल, उपनाम-मुक्त रेंडरिंग एआर, मैपिंग और इमर्सिव कैप्चर के लिए लक्ष्य है।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
किसी कैप्चर किए गए ऑब्जेक्ट को उत्पाद व्यूअर में साफ़-साफ़ प्रस्तुत करना, जो उपयोगकर्ताओं को बिना झिलमिलाहट के पूरे कमरे के दृश्य से बारीक सतह विवरण तक ज़ूम करने देता है।
आभासी पर्यटन और रियल-एस्टेट वॉकथ्रू के लिए बड़े आउटडोर दृश्यों (एमआईपी-एनईआरएफ 360 के माध्यम से) का पुनर्निर्माण करना जहां कैमरा गहराई की एक विस्तृत श्रृंखला से गुजरता है।
रोबोटिक्स या स्वायत्त-ड्राइविंग सिमुलेटर के लिए एकाधिक रिज़ॉल्यूशन पर लगातार प्रशिक्षण इमेजरी उत्पन्न करना।
फिल्म और वीएफएक्स प्रीविज़ुअलाइज़ेशन के लिए क्रिस्प सिंथेटिक नॉवेल-व्यू फ़्रेम का निर्माण करना जहां अलियासिंग शॉट को तोड़ देगा।
जोखिम और रेलिंग
यदि उत्पत्ति अस्पष्ट है तो छवि अधिकार और सहमति कानूनी जोखिम बन सकते हैं।
मॉडल का प्रदर्शन प्रकाश व्यवस्था, जनसांख्यिकी और वातावरण के अनुसार भिन्न हो सकता है।
जब तक आत्मविश्वास की सीमा की निगरानी नहीं की जाती, तब तक झूठी सकारात्मक बातों पर ध्यान नहीं दिया जा सकता।
कार्यान्वयन रोडमैप
सटीकता, रिकॉल और त्रुटि लागत के लिए स्वीकृति मानदंड परिभाषित करें।
वास्तविक उत्पादन स्थितियों से मेल खाने वाले डेटा के साथ परीक्षण करें।
कम-आत्मविश्वास या उच्च-प्रभाव वाली भविष्यवाणियों के लिए मानवीय समीक्षा जोड़ें।
कैमरा या डेटासेट में बदलाव के बाद मॉडल बहाव को ट्रैक करें और पुनः सत्यापित करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
What is Mip-NeRF and Anti-Aliased Radiance Fields?
जब आप विभिन्न दूरी या रिज़ॉल्यूशन पर दृश्य प्रस्तुत करते हैं तो एमआईपी-एनईआरएफ धुंधली, दांतेदार कलाकृतियों को ठीक करता है जो मूल एनईआरएफ को प्रभावित करती हैं। यह असीम रूप से पतली किरणों के बजाय शंकुओं का पता लगाकर ऐसा करता है, जिससे 3डी दृश्य प्रशिक्षण के लिए तेज और तेज दोनों बन जाते हैं।
मूल NeRF द्वारा प्रयुक्त पतली किरण के बजाय Mip-NeRF दृश्य के माध्यम से किस ज्यामितीय आकार का पता लगाता है?
एमआईपी-एनईआरएफ प्रत्येक पिक्सेल के माध्यम से कैमरे से एक शंकु निकालता है और इसे शंक्वाकार छिन्नक में विभाजित करता है, जो वास्तव में एक पिक्सेल द्वारा कवर किए गए वॉल्यूम को कैप्चर करता है।
एमआईपी-एनईआरएफ के एन्कोडिंग का क्या नाम है जो मानक स्थितीय एन्कोडिंग को प्रतिस्थापित करता है?
एमआईपी-एनईआरएफ एकीकृत स्थितीय एन्कोडिंग का परिचय देता है, जो एक बिंदु के बजाय एक क्षेत्र (गॉसियन-अनुमानित छिन्नक) को एन्कोड करता है।
जब कैमरे की दूरी बदलती है तो मूल NeRF अलियासिंग क्यों उत्पन्न करता है?
एक पतली किरण बिंदु नमूना एक पिक्सेल के पदचिह्न को अनदेखा करता है, इसलिए निकट और दूर के पिक्सेल को समान रूप से व्यवहार किया जाता है, जिससे झटके और झिलमिलाहट होती है।
एमआईपी-एनईआरएफ एन्कोडिंग के लिए शंक्वाकार छिन्नक के अंदर के क्षेत्र का अनुमान कैसे लगाता है?
प्रत्येक छिन्नक को एक बहुभिन्नरूपी गॉसियन द्वारा अनुमानित किया जाता है, और एन्कोडिंग उस गॉसियन पर साइनसॉइड के अपेक्षित मूल्य की गणना करती है।
एक बड़े छिन्नक के अंदर उच्च-आवृत्ति एन्कोडिंग सुविधाओं का क्या होता है?
चूँकि उच्च-आवृत्ति साइनसॉइड एक बड़े छिन्नक में बहुत भिन्न होते हैं, गॉसियन पर एकीकृत होने से उन्हें शून्य की ओर ले जाया जाता है, जिससे मिपमैप-जैसा एंटी-अलियासिंग मिलता है।