Нейронні поля випромінювання
Технологія Neural Radiance Fields (NeRF) реконструює повну 3D-сцену з кількох звичайних фотографій, дозволяючи керувати камерою в абсолютно нових точках огляду.
Огляд
It reframed 3D capture as training a tiny neural network rather than building a mesh.
Глибоке занурення
NeRF, представлений у 2020 році Мілденхоллом та його колегами, зберігає всю сцену всередині невеликої нейронної мережі (багатошарового перцептрона). Враховуючи 3D-точку та напрямок перегляду, мережа виводить колір цієї точки та її непрозорість. Щоб візуалізувати піксель, NeRF направляє промінь у сцену, відбирає точки вздовж нього, запитує мережу та змішує результати за допомогою об’ємного рендерингу. Оскільки весь цей процес диференційований, мережа навчається шляхом порівняння візуалізованих пікселів із реальними вхідними фотографіями та коригування, поки вони не збігаються. Результатом є вражаючий фотореалізм, включаючи ефекти, що залежать від перегляду, як-от відблиски та глянцеві світлі, які змінюються під час руху. Недоліки полягають у тому, що для кожної сцени потрібен окремий тренувальний запуск, а початковий метод був повільним як для навчання, так і для візуалізації.
Технічне розуміння
NeRF представляє сцену як безперервну 5D-функцію: введіть положення (x, y, z) плюс напрямок огляду (два кути), а MLP поверне колір RGB і щільність об’єму. Вирішальною деталлю є позиційне кодування, яке відображає координати за допомогою високочастотних функцій синуса та косинуса, щоб мережа могла захоплювати чіткі деталі замість створення розмитого результату. Візуалізація об’єднує колір і щільність вздовж кожного променя камери, зважуючи ближчі, більш непрозорі зразки сильніше, точно так само, як класичне об’ємне відтворення, яке можна навчити.
Стратегічний вплив
Швидкість і масштаб
Візуальний штучний інтелект може автоматизувати масштабні завдання перевірки, виявлення та позначення тегами.
Створіть вибір
Творчі групи можуть створювати прототипи концепцій швидше з меншою кількістю переглядів вручну.
Команда та робочий процес
Операції можуть використовувати зображення та відеосигнали, які раніше було важко обробити.
Майбутнє нейронних полів випромінювання
Дослідження NeRF вибухнули після 2020 року з наступними кроками, такими як Instant-NGP, що скорочує навчання з годин на секунди за допомогою кодування хеш-сітки, а Mip-NeRF покращує якість у різних масштабах. Поле все більше зливається з Gaussian Splatting, яке рендериться швидше, або зазнає виклику. Очікуйте, що на базі NeRF з’являться технології картографування, перегляду продуктів електронної комерції, візуальних ефектів фільмів і AR/VR, а також зростання динамічних NeRF, які обробляють рухомі сцени та зйомки «в дикій природі» зі змінним освітленням. Основні теми — це швидкість, можливість редагування та зйомка сцен із меншої кількості фотографій, які мають більший склад.
Реалізація в реальному світі
Перетворивши телефонне відео об’єкта на тривимірне зображення, ви можете орбіти для онлайн-шопінгу
Реконструкція реальних місць як фотореалістичного фону для фільмів і візуальних ефектів
Створення захоплюючих 3D-сцен для віртуальної та доповненої реальності
Цифрове збереження об’єктів культурної спадщини та артефактів із фотосесії
Ризики та огорожі
Права на зображення та згода можуть стати юридичними ризиками, якщо походження невідоме.
Продуктивність моделі може відрізнятися залежно від освітлення, демографічних показників і середовища.
Помилкові спрацьовування можуть залишитися непоміченими, якщо не відстежувати пороги довіри.
Дорожня карта впровадження
Визначте критерії прийнятності для точності, відкликання та вартості помилок.
Тестуйте з даними, які відповідають реальним умовам виробництва.
Додайте перевірку людиною для прогнозів із низьким рівнем достовірності або високого впливу.
Відстежуйте дрейф моделі та повторно перевіряйте після зміни камери або набору даних.
Продовжуйте досліджувати
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 Neural 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
Наступний посібник
Mip-NeRF і згладжені поля випромінювання
Часті запитання
What is Neural Radiance Fields?
Технологія Neural Radiance Fields (NeRF) реконструює повну 3D-сцену з кількох звичайних фотографій, дозволяючи керувати камерою в абсолютно нових точках огляду. Він переосмислив 3D-зйомку як навчання крихітної нейронної мережі, а не створення сітки.
Яка головна мета поля нейронного випромінювання?
NeRF створює тривимірне зображення з набору зображень, уможливлюючи фотореалістичну візуалізацію з точок зору, яких немає на оригінальних фотографіях.
Що виводить нейронна мережа NeRF для певного входу?
Для 3D-положення та напрямку перегляду MLP повертає колір і щільність (непрозорість) у цій точці.
Які входи для функції 5D NeRF?
NeRF приймає 3D-локацію (x, y, z) і напрямок огляду (два кути), загалом п’ять вхідних даних.
Як NeRF перетворює свої мережеві виходи на кінцевий піксельний колір?
NeRF відбирає точки вздовж кожного променя та інтегрує їхній колір, зважений за щільністю, класичне рівняння об’ємного рендерингу, яке можна диференціювати.
Чому NeRF використовує позиційне кодування вхідних координат?
Відображення координат за допомогою високочастотних функцій синуса/косинуса дозволяє MLP відображати дрібні деталі замість розмитих результатів.