Language
Country/Area
No result found
سحر التعلم العميق: كيف تخلق الخوارزمية وراء NeRF منظورًا جديدًا؟
منذ تقديمه لأول مرة في عام 2020، أصبح مجال الإشعاع العصبي (NeRF)، كطريقة تعتمد على التعلم العميق، تدريجيًا تقنية رئيسية لإعادة بناء المشهد ثلاثي الأبعاد. يمكنه استعادة تمثيلات المشهد ثلاثية الأبعاد من الصور ثنائية الأبعاد ويظهر إمكانات كبيرة في مجالات مثل رسومات الكمبيوتر وإنشاء المحتوى. إن NeRF ليس مناسبًا فقط لتوليف وجهات نظر جديدة، بل يمكنه أيضًا إعادة بناء هندسة المشهد والحصول على الخصائص الانعكاسية للمشهد. وفي حين أن هذه التكنولوجيا لها تحدياتها، فإن الابتكارات التي تجلبها مثيرة بالتأكيد.
نظرة عامة على الخوارزمية
إن جوهر خوارزمية NeRF هو تمثيل المشهد كمجال إشعاع محدد بواسطة شبكة عصبية عميقة. هذه الشبكة قادرة على التنبؤ بالكثافة الحجمية والإشعاع المعتمد على العرض بناءً على الإحداثيات المكانية (x، y، z) وزوايا المشاهدة (θ، Φ). تعمل تقنيات عرض الحجم التقليدية على إنشاء صور من خلال أخذ عينات متعددة عبر أشعة الكاميرا.
جمع البيانات
لتدريب نموذج NeRF، تحتاج أولاً إلى جمع صور للمشهد من زوايا مختلفة وأوضاع الكاميرا المقابلة. لا تتطلب هذه الصور معدات تصوير متخصصة، ويمكن لأي كاميرا إنشاء مجموعة البيانات، طالما أن الإعدادات وطرق الالتقاط تلبي متطلبات البنية من الحركة (SfM). غالبًا ما يقوم الباحثون بتقييم NeRF والتقنيات ذات الصلة باستخدام البيانات الاصطناعية، التي تعيد إنتاج الصور ووضعيات الكاميرا بدقة.
عملية التدريب
عند كل نقطة عرض متفرقة (الصورة ووضعية الكاميرا)، يتم تكرار أشعة الكاميرا عبر المشهد، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعة من النقاط ثلاثية الأبعاد ذات اتجاهات إشعاعية محددة. بالنسبة لهذه النقاط، يتم بعد ذلك استخدام الإدراك الحسي متعدد الطبقات (MLP) للتنبؤ بالكثافة الحجمية والإشعاع. تسمح هذه العملية القابلة للتمييز بالكامل بتقليل الخطأ بين الصورة المتوقعة والصورة الأصلية من خلال نزول التدرج، مما يمكّن MLP من تطوير نموذج متماسك للمشهد.
الاختلافات والتحسينات
كانت الإصدارات السابقة من NeRF أبطأ في التحسين وكانت تتطلب التقاط جميع طرق العرض المدخلة تحت نفس ظروف الإضاءة. منذ عام 2020، تم تطبيق العديد من التحسينات على خوارزمية NeRF للتكيف مع سيناريوهات استخدام محددة. يتضمن ذلك تقديم خرائط ميزات فورييه لتسريع التدريب وتحسين دقة الصورة.
يمكن لتخطيط ميزات فورييه أن يتقارب بسرعة مع الوظائف عالية التردد، وبالتالي تحسين تفاصيل الصورة بشكل ملحوظ.
القيود الجديدة وتطوير مجالات الإشعاع العصبي
نظرًا لاعتماد NeRF على أوضاع الكاميرا الدقيقة، فإن العيوب أثناء عملية التدريب ستؤثر على النتائج النهائية. ولتحقيق هذه الغاية، تم تطوير تقنية Bundle-Adjusting Neural Radiance Field (BARF) لتحسين وضعية الكاميرا ووظائف الصوت وتحسين جودة العرض. بالإضافة إلى ذلك، من خلال مجموعة متنوعة من التقنيات الجديدة، مثل التمثيل متعدد النطاقات وتهيئة التعلم، يواصل الباحثون التغلب على تحديات NeRF في التمثيل التفصيلي.
آفاق تطبيق واسعة
مع ازدياد شعبية تقنية NeRF تدريجيًا، يتوسع نطاق تطبيقها أيضًا. من إنشاء المحتوى إلى التصوير الطبي، أثبتت NeRF إمكاناتها في العديد من الصناعات. وفي مجال إنشاء المحتوى، يتيح استخدام تقنية NeRF لأي شخص لديه معدات تصوير فوتوغرافي إنشاء بيئات واقعية ثلاثية الأبعاد، مما يخفض حاجز الدخول بشكل كبير.
الاتجاهات المستقبلية
لا يظل تطوير NeRF على المستوى الفني فحسب، بل يمكن أيضًا دمجه في المزيد من سيناريوهات التطبيق في المستقبل لتوفير تجربة بصرية عالية الجودة. ومع تطور بنية التعلم العميق هذه، سيكون هناك المزيد والمزيد من التغييرات والتحديات التي يجب التغلب عليها. هل تستطيع NeRF قيادة جولة جديدة من الثورة البصرية؟
