Plenoxels ve Voxel Parlaklık Alanları
Plenoxels, herhangi bir sinir ağı olmadan NeRF kalitesinde sonuçlarla 3 boyutlu bir sahneyi yeniden oluşturabileceğinizi gösterdi; yalnızca renk ve yoğunluğu depolayan bir voksel ızgarası.
Genel Bakış
The result trains roughly 100x faster than the original NeRF while matching its visual quality.
Derin Dalış
NeRF fotogerçekçiliğe ulaşır ancak yavaştır çünkü her örnek derin bir sinir ağından ileri geçiş gerektirir ve eğitim saatler veya günler sürebilir. Plenoxels (Sara Fridovich-Keil, Alex Yu ve diğerleri, 2022) kışkırtıcı bir soru sordu: Ağ gerekli mi? Cevapları hayırdı. Sahneyi seyrek bir 3 boyutlu voksel ızgarası olarak temsil ediyorlar. İşgal edilen her voksel, tek bir opaklık değeri artı görünüme bağlı rengi kodlayan küresel harmonik katsayıları depolar. Bir pikseli işlemek için sistem bu değerleri ışın boyunca üç doğrusal olarak enterpolasyona tabi tutar ve bunları standart hacim işlemeyle birleştirir. Ağ olmadığı için her şey doğrudan voksel değerlerindeki gradyan inişiyle optimize edilir ve pürüzsüzlük için düzenlenir. Sonuç: Tek bir GPU üzerinde dakikalar içinde eğitilen NeRF ile karşılaştırılabilir kalite.
Teknik Bilgi
Görünüme bağlı renk işin akıllıca kısmıdır. Görüş açısı başına RGB çıkışı sağlayan bir ağ yerine, her voksel, renk kanalı başına küçük bir dizi küresel harmonik (SH) katsayıları saklar. SH tabanının ışın yönünde değerlendirilmesi, o noktanın renginin bakış açısına göre nasıl değiştiğini yeniden yapılandırarak aynasal vurguları ve yansımaları yakalar. Opaklık yönden bağımsızdır. Diferansiyellenebilir üç çizgili enterpolasyon ve hacim oluşturma, her voksel değerini doğrudan eğitilebilir hale getirir, böylece optimizasyon basit, ağsız en küçük kareler stiline uyar.
Stratejik Etki
Speed and scale
Visual AI, inceleme, algılama ve etiketleme görevlerini geniş ölçekte otomatikleştirebilir.
Build choices
Yaratıcı ekipler, daha az manuel revizyonla konseptleri daha hızlı prototipleyebilir.
Ekip ve iş akışı
Operasyonlar, daha önce işlenmesi zor olan görüntü ve video sinyallerini kullanabilir.
Plenoxel ve Voxel Işınım Alanlarının Geleceği
Plenoxels, NeRF'nin kalitesini sinir ağının değil temsilin belirlediğini kanıtladı; bu, alanı yeniden şekillendiren bir bulgu. Instant-NGP'nin karma ızgaraları ve son olarak artık gerçek zamanlı parlaklık oluşturmada hakim olan 3D Gaussian Splatting gibi açık ve hibrit yöntemlere doğrudan ilham verdi. Saniyeler içinde eğitilen ve gerçek zamanlı olarak oluşturulan, temel sahne deposu yerine seçici olarak kullanılan sinir ağları ile açık, GPU dostu ilkellere doğru devam eden hareket bekleniyor.
Gerçek Dünya Uygulaması
E-ticaret veya müze dijitalleştirme için, saatlerce beklemek yerine, yakalanan bir nesneyi birkaç dakika içinde hızlı bir şekilde 3 boyutlu bir varlığa dönüştürün.
Araştırma ve eğitim için tek bir tüketici GPU'sunda yeni görünüm sentezinin hızlı prototiplenmesi.
Opak ağ ağırlıklarının aksine, sanatçıların doğrudan inceleyip budayabileceği, düzenlenebilir, açık voksel sahneleri oluşturmak.
Fotogerçekçi sonuçlar üreten şeyin derin öğrenme değil, sahne temsili olduğunu öğreten bir örnek olarak hizmet vermektedir.
Riskler ve Korkuluklar
Kaynağın belirsiz olması durumunda görüntü hakları ve rıza yasal risk haline gelebilir.
Model performansı aydınlatma, demografik özellikler ve ortamlara göre değişiklik gösterebilir.
Güven eşikleri izlenmediği sürece yanlış pozitifler fark edilmeyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Kesinlik, geri çağırma ve hata maliyetlerine ilişkin kabul kriterlerini tanımlayın.
Gerçek üretim koşullarıyla eşleşen verilerle test edin.
Düşük güvenirliğe sahip veya yüksek etkili tahminler için gerçek kişi tarafından yapılan incelemeyi ekleyin.
Model kaymasını izleyin ve kamera veya veri kümesi değişikliklerinden sonra yeniden doğrulayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Plenoxels and Voxel Radiance Fields quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Nöral Parlaklık Alanları
Sık sorulan sorular
What is Plenoxels and Voxel Radiance Fields?
Plenoxels, herhangi bir sinir ağı olmadan NeRF kalitesinde sonuçlarla 3 boyutlu bir sahneyi yeniden oluşturabileceğinizi gösterdi; yalnızca renk ve yoğunluğu depolayan bir voksel ızgarası. Sonuç, görsel kalitesiyle eşleşirken orijinal NeRF'den yaklaşık 100 kat daha hızlı eğitim veriyor.
NeRF ile karşılaştırıldığında Plenoxels'teki en şaşırtıcı tasarım seçeneği nedir?
Plenoxels, sahneyi doğrudan bir voksel ızgarasında saklar ve boru hattında hiçbir sinir ağı olmadan bu değerleri optimize eder.
Görünüme bağlı rengi yakalamak için Plenoxels'te işgal edilen her voksel neyi saklıyor?
Her voksel, opaklığın yanı sıra renk kanalı başına küresel harmonik katsayıları içerir; bu katsayılar, rengin izleme yönüne göre nasıl değiştiğini kodlar.
Plenoxels orijinal NeRF'ye kıyasla kabaca ne kadar daha hızlı antrenman yaptı?
Örnek başına ağ geçişlerini ortadan kaldıran Plenoxels, eğitimi 100 kat daha hızlı hale getirerek dakikalar içinde tamamladı.
Değerler bir ışın boyunca voksel ızgarasından nasıl alınır?
Plenoxels, voksel merkezleri arasındaki rengi ve opaklığı sorunsuz bir şekilde okumak için farklılaştırılabilir üç çizgili enterpolasyon kullanır.
Plenoxels alana hangi daha geniş sonucu gösterdi?
Plenoxels, NeRF kalitesini ağ olmadan eşleştirerek sonuçlardan MLP'nin değil temsil ve optimizasyonun sorumlu olduğunu gösterdi.