Language
Country/Area
No result found
Comment utiliser des caméras ordinaires pour collecter des données afin d'entraîner des modèles NeRF ? Vous pouvez le faire aussi !
Récemment, la technologie Neural Radiance Fields (NeRF) a attiré beaucoup d’attention dans le domaine de l’infographie. Cette méthode basée sur l’apprentissage profond permet de reconstruire des scènes tridimensionnelles à partir d’images bidimensionnelles. Étant donné que le modèle NeRF peut être utilisé pour une série d’applications telles que la synthèse de nouvelles perspectives et la reconstruction de la géométrie de la scène, de plus en plus de personnes commencent à réfléchir à la manière d’utiliser des caméras ordinaires pour collecter des données afin de former plus facilement de tels modèles. Pour les professionnels et les amateurs qui souhaitent en savoir plus sur cette technologie, cet article vous guidera tout au long du processus étape par étape.
Introduction au modèle NeRF
NeRF a été proposé pour la première fois en 2020. Son objectif principal est de caractériser le champ de rayonnement de la scène en établissant un réseau neuronal. Ce réseau peut prédire la luminosité et la densité volumique de la scène en fonction de la position spatiale et de la direction de visualisation de la caméra. Ce processus nécessite des données d’image sous de nombreux angles différents, qui sont ensuite générées via des techniques de rendu de volume traditionnelles. Plus important encore, ce processus est entièrement différentiable, ce qui nous permet de former un modèle plus précis en minimisant l’erreur entre l’image prédite et l’image réelle grâce à la descente de gradient.
Importance de la collecte de donnéesPour former un modèle NeRF précis, la première étape consiste à collecter des images sous différents angles et les poses de caméra correspondantes.
Ces images ne nécessitent pas de caméras ou de logiciels spécialisés ; n'importe quelle caméra peut capturer un ensemble de données compatible Structure from Motion (SfM). Si la position et la direction de la caméra peuvent être suivies, un entraînement ultérieur du modèle peut être effectué. De nombreux chercheurs utilisent également des données synthétiques pour évaluer NeRF et les technologies associées. Les images et les poses correspondantes sont contrôlées, ce qui leur confère une plus grande précision.
Comment collecter des données avec succès
Si vous souhaitez utiliser une caméra ordinaire pour collecter des données pour l'entraînement de NeRF, il y a quelques points clés à noter :
- Assurer la diversité de la scène : les images doivent être collectées sous différents angles et à différentes distances.
- Configurez les paramètres de votre appareil photo de manière appropriée : l’ouverture, la distance focale et la vitesse d’obturation affectent toutes la qualité de l’image.
- Stabilisez la position de la caméra : utilisez un trépied ou un stabilisateur pour assurer la stabilité pendant la prise de vue.
Lors de la collecte de données, il est recommandé de prendre quelques images de référence pour faciliter l'analyse et la comparaison futures.
Traitement des données et formation
Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à traiter et à former le modèle. Cliquez sur les images bibliques et assurez-vous que les points clés sont capturés pendant le processus de prise de vue pour une analyse ultérieure. De plus, comme l’ensemble du processus de formation est une rétropropagation, le modèle doit être ajusté à plusieurs reprises pour réduire les erreurs, c’est pourquoi plus les données collectées sont nombreuses, plus le modèle sera précis.
Large application du modèle NeRF
Alors que la technologie NeRF continue de progresser et de gagner en popularité, ses applications potentielles dans des domaines tels que la création de contenu, l'imagerie médicale, la robotique et l'automatisation deviennent de plus en plus évidentes. Pour les créateurs de contenu, l’effet 3D en temps réel fourni par NeRF peut non seulement réduire les coûts de production mais également améliorer le réalisme des effets visuels. En imagerie médicale, NeRF permet une reconstruction plus précise des scanners, réduisant potentiellement l’utilisation des rayonnements et améliorant la sécurité des patients.
Tendances de développement futures
Avec l'innovation continue de la technologie, la formation des modèles NeRF deviendra de plus en plus facile. À l’avenir, les utilisateurs ordinaires n’auront besoin que d’une caméra ordinaire pour collecter des données et former des modèles 3D de haute qualité. Cela signifie-t-il que tout le monde deviendra un artiste numérique ?
