Language
Country/Area
No result found
Keajaiban pembelajaran mendalam: Bagaimana algoritma di balik NeRF menciptakan perspektif baru?
Sejak pertama kali diperkenalkan pada tahun 2020, Neural Radiation Field (NeRF), sebagai metode berbasis pembelajaran mendalam, secara bertahap telah menjadi teknologi utama untuk rekonstruksi pemandangan 3D. Metode ini dapat memulihkan representasi pemandangan tiga dimensi dari gambar 2D dan menunjukkan potensi besar dalam bidang seperti grafik komputer dan pembuatan konten. NeRF tidak hanya cocok untuk sintesis perspektif baru, tetapi juga dapat merekonstruksi geometri pemandangan dan memperoleh sifat reflektif pemandangan. Meskipun teknologi ini memiliki tantangan tersendiri, inovasi yang dibawanya tentu saja menarik.
Gambaran Umum Algoritme
Inti dari algoritme NeRF adalah merepresentasikan pemandangan sebagai medan radiasi yang diparameterisasi oleh jaringan saraf dalam. Jaringan ini mampu memprediksi kepadatan volumetrik dan radiasi yang bergantung pada tampilan berdasarkan koordinat spasial (x, y, z) dan sudut pandang (θ, Φ). Teknik rendering volume tradisional menghasilkan gambar melalui beberapa pengambilan sampel di sepanjang sinar kamera.
Pengumpulan data
Untuk melatih model NeRF, pertama-tama Anda perlu mengumpulkan gambar pemandangan dari berbagai sudut dan pose kamera yang sesuai. Gambar-gambar ini tidak memerlukan peralatan fotografi khusus, dan kamera apa pun dapat menghasilkan kumpulan data, selama pengaturan dan metode pengambilan gambar memenuhi persyaratan Structure from Motion (SfM). Peneliti sering mengevaluasi NeRF dan teknologi terkait menggunakan data sintetis, yang secara akurat mereproduksi gambar dan pose kamera.
Proses pelatihan
Pada setiap sudut pandang yang jarang (gambar dan pose kamera), sinar kamera diulang melalui pemandangan, menghasilkan serangkaian titik 3D dengan arah radiasi tertentu. Untuk titik-titik ini, multilayer perceptron (MLP) kemudian digunakan untuk memprediksi kepadatan volumetrik dan radiasi. Proses yang sepenuhnya dapat dibedakan ini memungkinkan kesalahan antara gambar yang diprediksi dan gambar asli diminimalkan melalui penurunan gradien, yang memungkinkan MLP untuk mengembangkan model pemandangan yang koheren.
Variasi dan peningkatan
Versi NeRF sebelumnya lebih lambat dioptimalkan dan mengharuskan semua tampilan input diambil dalam kondisi pencahayaan yang sama. Sejak 2020, banyak peningkatan telah diterapkan pada algoritme NeRF untuk beradaptasi dengan skenario penggunaan tertentu. Ini termasuk pengenalan peta fitur Fourier untuk mempercepat pelatihan dan meningkatkan akurasi gambar.
Pemetaan fitur Fourier dapat dengan cepat menyatu ke fungsi frekuensi tinggi, sehingga meningkatkan detail gambar secara signifikan.
Keterbatasan baru dan pengembangan medan radiasi saraf
Karena NeRF bergantung pada pose kamera yang akurat, ketidaksempurnaan selama proses pelatihannya akan memengaruhi hasil akhir. Untuk tujuan ini, teknologi Bundle-Adjusting Neural Radiance Field (BARF) dikembangkan untuk mengoptimalkan fungsi pose dan volume kamera serta meningkatkan kualitas rendering. Selain itu, melalui berbagai teknologi baru, seperti representasi multiskala dan inisialisasi pembelajaran, para peneliti terus mengatasi tantangan NeRF dalam representasi terperinci.
Prospek aplikasi yang luas
Seiring dengan semakin populernya teknologi NeRF, cakupan aplikasinya juga meluas. Dari pembuatan konten hingga pencitraan medis, NeRF telah menunjukkan potensinya di banyak industri. Di bidang pembuatan konten, penggunaan teknologi NeRF memungkinkan siapa pun yang memiliki peralatan fotografi untuk menciptakan lingkungan tiga dimensi yang realistis, sehingga secara signifikan menurunkan hambatan masuk.
Tren masa depan
Pengembangan NeRF tidak hanya tetap pada tingkat teknis, tetapi juga dapat diintegrasikan ke dalam lebih banyak skenario aplikasi di masa mendatang untuk memberikan pengalaman visual yang lebih berkualitas. Dengan pengembangan arsitektur pembelajaran mendalam ini, akan semakin banyak perubahan dan tantangan yang perlu diatasi. Dapatkah NeRF memimpin babak baru revolusi visual?
