Language
Country/Area
No result found
كيف يمكنك استخدام الكاميرات العادية لجمع البيانات لتدريب نماذج NeRF؟ يمكنك القيام بذلك أيضًا!
مقدمة إلى نموذج NeRF
تم اقتراح NeRF لأول مرة في عام 2020. ويتمثل جوهرها في تحديد مجال الإشعاع للمشهد من خلال إنشاء شبكة عصبية. يمكن لهذه الشبكة التنبؤ بكثافة السطوع والحجم للمشهد استنادًا إلى الموضع المكاني واتجاه عرض الكاميرا. تتطلب هذه العملية بيانات الصورة من العديد من الزوايا المختلفة، والتي يتم إنشاؤها بعد ذلك من خلال تقنيات عرض الحجم التقليدية. والأمر الأكثر أهمية هو أن هذه العملية قابلة للتفاضل بشكل كامل، مما يسمح لنا بتدريب نموذج أكثر دقة من خلال تقليل الخطأ بين الصورة المتوقعة والصورة الفعلية من خلال الانحدار التدرجي. أهمية جمع البياناتلا تتطلب هذه الصور كاميرات أو برامج متخصصة؛ حيث يمكن لأي كاميرا التقاط مجموعة بيانات متوافقة مع هيكل الحركة (SfM). إذا كان من الممكن تتبع موضع واتجاه الكاميرا، فيمكن إجراء تدريب لاحق للنموذج. يستخدم العديد من الباحثين أيضًا البيانات الاصطناعية لتقييم NeRF والتقنيات ذات الصلة. يتم التحكم في الصور والوضعيات المقابلة لها، وبالتالي تكون دقتها أعلى.لتدريب نموذج NeRF دقيق، فإن الخطوة الأولى هي جمع الصور من زوايا مختلفة ووضعيات الكاميرا المقابلة.
كيفية جمع البيانات بنجاح
إذا كنت تريد استخدام كاميرا عادية لجمع البيانات لتدريب NeRF، فهناك بعض النقاط الرئيسية التي يجب ملاحظتها:
<أول>أثناء جمع البيانات، يوصى بالتقاط بعض الصور المرجعية لتسهيل التحليل والمقارنة في المستقبل.
معالجة البيانات والتدريب
بمجرد جمع البيانات، فإن الخطوة التالية هي معالجة النموذج وتدريبه. انقر على الصور التوراتية وتأكد من التقاط النقاط الرئيسية أثناء عملية التصوير لتحليلها لاحقًا. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأن عملية التدريب بأكملها هي انتشار عكسي، فيجب تعديل النموذج بشكل متكرر لتقليل الأخطاء، ولهذا السبب كلما زادت البيانات التي تم جمعها، زادت دقة النموذج.
التطبيق الواسع لنموذج NeRF
مع استمرار تكنولوجيا NeRF في التقدم واكتساب الشعبية، أصبحت تطبيقاتها المحتملة في مجالات مثل إنشاء المحتوى والتصوير الطبي والروبوتات والأتمتة واضحة بشكل متزايد. بالنسبة لمنشئي المحتوى، فإن التأثير ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي الذي توفره NeRF لا يمكن أن يقلل تكاليف الإنتاج فحسب، بل يحسن أيضًا من واقعية التأثيرات المرئية. في التصوير الطبي، يتيح NeRF إعادة بناء صور الأشعة المقطعية بشكل أكثر دقة، مما يقلل من استخدام الإشعاع ويحسن سلامة المرضى.
اتجاهات التنمية المستقبلية
مع الابتكار المستمر للتكنولوجيا، سيصبح تدريب نماذج NeRF أسهل وأسهل. في المستقبل، لن يحتاج المستخدمون العاديون سوى إلى كاميرا عادية لجمع البيانات وتدريب نماذج ثلاثية الأبعاد عالية الجودة. هل يعني هذا أن الجميع سيصبح فنانًا رقميًا؟
