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El misterio de la reconstrucción 3D: ¿cómo transforma NeRF las imágenes planas en un mundo 3D?
Con el avance continuo de la tecnología de visión por computadora, los campos radiantes neuronales (NeRF) han atraído cada vez más atención. Este método basado en aprendizaje profundo puede transformar imágenes planas en escenas tridimensionales con profundidad, lo que abre muchas posibilidades de aplicación, incluida la novedosa síntesis de perspectiva y la reconstrucción de la geometría de la escena. Desde que se propuso por primera vez en 2020, NeRF ha revolucionado los gráficos por computadora y la creación de contenido.
Descripción general del algoritmoNeRF puede extraer información de profundidad de imágenes bidimensionales y reconstruir perspectivas tridimensionales. Este potencial no puede ignorarse.
El algoritmo NeRF utiliza una red neuronal profunda (DNN) para representar la escena y predecir la densidad de volumen y la emisión de luz en una posición espacial y un ángulo de visión determinados. Las técnicas tradicionales de renderizado de volumen generan la imagen final muestreando múltiples puntos a lo largo de un rayo de cámara.
Recopilación de datos
Para entrenar un modelo NeRF, la primera tarea es recopilar imágenes de la escena desde diferentes ángulos y sus poses de cámara. Estas imágenes son imágenes bidimensionales estándar y cualquier cámara puede generar un conjunto de datos que cumpla con los requisitos simplemente ajustando el método de disparo. Los datos sintéticos se utilizan a menudo en la investigación para evaluar el rendimiento de NeRF, ya que dichos datos son más fáciles de controlar y reproducir.
Proceso de formación
Para cada punto de vista disperso, el algoritmo genera una serie de puntos 3D a través de los rayos de la cámara. A medida que avanza el entrenamiento, el modelo minimiza el error entre la imagen prevista y la imagen original a través de la optimización del descenso de gradiente, lo que estimula al modelo a aprender rápidamente a construir una representación coherente de la escena.
Variaciones y mejoras
Desde que se propuso NeRF, los desarrolladores han realizado muchas mejoras en su algoritmo para satisfacer diferentes requisitos de aplicación. Entre ellos, la versión inicial de NeRF tiene requisitos estrictos sobre la postura de la cámara y funciona mejor en las mismas condiciones de iluminación.Aplicaciones potencialesEn 2021, los investigadores introdujeron varias técnicas para mejorar el rendimiento de NeRF, como mapas propios cuadriláteros y campos de radiancia neuronal ajustados por haz (BARF).
NeRF tiene una amplia gama de aplicaciones, desde la creación de contenidos hasta imágenes médicas y robótica. Esta tecnología permite a los usuarios comunes crear fácilmente escenas 3D visualmente impactantes.
Creación de contenidos y aplicaciones interactivas
Debido a que NeRF puede generar escenas extremadamente realistas, su aplicación en realidad virtual y juegos ha atraído gran interés. Permite a los usuarios cambiar sin problemas entre el entorno virtual y el mundo físico.
Imágenes médicas
NeRF también se está utilizando para reconstruir tomografías computarizadas en 3D, lo que no sólo mejora la precisión sino que también reduce la dosis de radiación que deben soportar los pacientes, lo que permitirá disponer de métodos más seguros para el diagnóstico médico en el futuro.
