Visual AI GUIDE

Ntugharị dị iche

Nsụgharị dị iche iche na-eme ka usoro ịtụgharị ihe nkiri 3D ka ọ bụrụ onyonyo 2D dị iche iche, yabụ ị nwere ike gbakọọ gradients site na pikselụ atụgharịa azụ na mpaghara ọnọdụ.

Nchịkọta

Nsụgharị dị iche iche na-eme ka usoro ịtụgharị ihe nkiri 3D ka ọ bụrụ onyonyo 2D dị iche iche, yabụ ị nwere ike gbakọọ gradients site na pikselụ atụgharịa azụ na mpaghara ọnọdụ. Nke a na-enye gị ohere ịkwalite geometry, ihe, ọkụ na igwefoto site na iji mgbada gradient.

Ntugharị dị iche iche bụ nke usoro ọrụ kọmputa-ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ na-emepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, ọrụ na imepụta ihe.

Ime miri emi

Nsụgharị ọdịnala bụ okporo ụzọ nwere otu ụzọ: nri na geometry, ihe, ọkụ, na igwefoto, na pikselụ pụta. Ntugharị dị iche iche na-atụgharị na-aga site na ịgbakọ ka pikselụ mmepụta ọ bụla si agbanwe n'ihe gbasara oke ntinye ọ bụla. Site na gradients ndị ahụ, onye na-ebuli elu nwere ike ịhazigharị ọdịdị 3D ma ọ bụ textures ya ruo mgbe onyonyo egosipụtara dabara na foto ebumnuche, nke bụ obi ntụgharị ntụgharị na nyocha site na njikọ. Isi ihe siri ike bụ na nsụgharị na-agụnye nkwụsịtụ, karịsịa na silhouettes ihe na n'akụkụ oghere, ebe pikselụ na-amali na mberede site n'ihu ruo n'azụ. Ụzọ dị ka nro rasterization (SoftRas), sample-sampling (Li et al.'s redner), na rasterizer na PyTorch3D na-eji ire ụtọ ma ọ bụ ihe jikọrọ oke pụrụ iche. Ọzụzụ NeRF na 3D Gaussian splatting bụ ngwa ewu ewu.

Nghọta nka nka

Isi ihe ịma aka bụ nkwụsị visibiliti. N'elu silhouette ihe, pikselụ na-esi n'ihu gaa n'azụ, yabụ, usoro enweghị isi bụ efu ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ebe niile na enweghị nkọwa ya na nsọtụ, na-enye enweghị gradient bara uru gbasara udi. Ngwọta na-eme ka mkpuchi dị nro ka triangles na-atụnye aka n'ụkwụ na-adịghị mma na pikselụ dị nso (rasterization dị nro) ma ọ bụ mee nlele n'ụzọ doro anya n'akụkụ ọnụ iji gbakọọ oge njedebe nke ihe nrụnye (nlekọta ọnụ).

Ịmụta nsụgharị dị iche iche

Nsụgharị dị iche iche na-eme ka usoro ịtụgharị ihe nkiri 3D ka ọ bụrụ onyonyo 2D dị iche iche, yabụ ị nwere ike gbakọọ gradients site na pikselụ atụgharịa azụ na mpaghara ọnọdụ. Nke a na-enye gị ohere ịkwalite geometry, ihe, ọkụ na igwefoto site na iji mgbada gradient. Ntugharị dị iche iche bụ nke usoro ọrụ kọmputa-ọhụụ nke na-akọwa ma ọ bụ na-emepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, ọrụ na imepụta ihe. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso ihe dị iche iche Rendering dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.

Na omume, ndị otu siri ike na-eji nguzozi nguzozi dị iche iche na-arụ ọrụ dị ka ogo data, iche iche ọkụ, na ịkpọ aha. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.

Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'otu oge ahụ, ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.

Mmetụta atụmatụ

Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ.

Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.

Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole.

Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.

Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi.

Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.

Ọdịnihu nke ntụgharị dị iche iche

Nsụgharị dị iche iche na-aghọ anụ ahụ jikọtara n'etiti eserese na mmụta miri emi. Dị ka ezigbo oge dị iche iche renderers na Gaussian-splating pipeline tozuru okè, na-atụ anya tighter loops maka 3D nwughari site na foto, neural ihe onwunwe simulation, robotics simulation na mmụta physics, na ọgwụgwụ-na-ọgwụgwụ usoro ebe otu ọnwụ na-esi na ikpeazụ image ruo n'ókè na-egosi parameters. Ịchọ ụzọ dị iche iche maka ọkụ zuru ụwa ọnụ bụ oke nyocha na-arụ ọrụ na-aga n'ihu na ịdị irè.

Mmejuputa n'ezie n'ụwa

Ịmegharị udi na udidi ihe 3D site na foto ole na ole site n'ịkwalite ihe nlereanya ruo mgbe nsụgharị dabara na onyonyo (nsụgharị ntụgharị).

Ọzụzụ NeRFs na 3D Gaussian splats, ebe gradients sitere na echiche egosipụtara na-emelite ihe ngosi ihe nkiri ahụ.

Na-eme atụmatụ njirimara ihe (mkpụrụ siri ike, nlegharị anya) site na ijikọ ihe ndị egosipụtara na ezigbo foto.

Igwefoto na nhazi ọkwa na robotics, dabara ụdị 3D amaara na onyonyo igwefoto iji nwetaghachi ọnọdụ ya.

Usoro mmejuputa

Ntugharị dị iche na omume

Ịmegharị udi na udidi ihe 3D site na foto ole na ole site n'ịkwalite ihe nlereanya ruo mgbe nsụgharị dabara na onyonyo (nsụgharị ntụgharị).

Ịmeghachi ọdịdị na udidi nke ihe 3D site na foto ole na ole site n'ịkwalite ihe nlereanya ahụ ruo mgbe ndị na-emepụta ihe na-adaba na ihe oyiyi (nsụgharị ntụgharị) Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ siwanye elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.

Ntugharị dị iche na omume

Ọzụzụ NeRFs na 3D Gaussian splats, ebe gradients sitere na echiche egosipụtara na-emelite ihe ngosi ihe nkiri ahụ.

Ọzụzụ NeRFs na 3D Gaussian splats, ebe gradients sitere na echiche egosipụtara na-emelite ihe nnọchi anya ọnọdụ otu ìgwè na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka oke ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.

Ntugharị dị iche na omume

Na-eme atụmatụ njirimara ihe (mkpụrụ siri ike, nlegharị anya) site na ijikọ ihe ndị egosipụtara na ezigbo foto.

Ịtụle ihe onwunwe ihe (mgbagwoju anya, nlebara anya) site na ijikọta ihe ndị egosipụtara na ezigbo foto Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ dịkwuo elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.

Ntugharị dị iche na omume

Igwefoto na nhazi ọkwa na robotics, dabara ụdị 3D amaara na onyonyo igwefoto iji nwetaghachi ọnọdụ ya.

Igwefoto na nhazi ọkwa na robotics, dabara ụdị 3D ama ama na onyonyo igwefoto iji nwetaghachi ọnọdụ ya Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.

Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche

!

Ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu dị n'iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya.

!

Ọrụ nlereanya nwere ike ịdịgasị iche n'ofe ọkụ, igwe mmadụ, na gburugburu.

!

Enwere ike ghara ịhụ ihe dị mma ma ọ bụrụ na enyochaghị oke ntụkwasị obi.

Map mmejuputa

1

Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie.

Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

2

Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie.

Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

3

Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu.

Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

4

Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset.

Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

Nọgide na-eme nchọpụta