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Come usare le normali telecamere per raccogliere dati per addestrare i modelli NeRF? Puoi farlo anche tu!
Di recente, la tecnologia Neural Radiance Fields (NeRF) ha attirato molta attenzione nel campo della computer grafica. Questo metodo basato sull'apprendimento profondo consente di ricostruire scene tridimensionali a partire da immagini bidimensionali. Poiché il modello NeRF può essere utilizzato per una serie di applicazioni, come la sintesi di nuove prospettive e la ricostruzione della geometria di una scena, sempre più persone stanno iniziando a pensare a come utilizzare normali fotocamere per raccogliere dati, in modo da addestrare più facilmente tali modelli. Per i professionisti e gli amatori che desiderano saperne di più su questa tecnologia, questo articolo vi guiderà passo dopo passo attraverso il processo.
Introduzione al modello NeRF
NeRF è stato proposto per la prima volta nel 2020. Il suo scopo principale è caratterizzare il campo di radiazione della scena mediante la creazione di una rete neurale. Questa rete è in grado di prevedere la luminosità e la densità del volume della scena in base alla posizione spaziale e alla direzione di visione della telecamera. Questo processo richiede dati di immagini da molte angolazioni diverse, che vengono poi generate tramite tecniche tradizionali di rendering volumetrico. Ancora più importante, questo processo è completamente differenziabile, il che ci consente di addestrare un modello più accurato riducendo al minimo l'errore tra l'immagine prevista e quella effettiva attraverso la discesa del gradiente.
Importanza della raccolta datiPer addestrare un modello NeRF accurato, il primo passo è raccogliere immagini da diverse angolazioni e le corrispondenti pose della telecamera.
Queste immagini non richiedono fotocamere o software specializzati: qualsiasi fotocamera può catturare un set di dati conforme allo standard SfM (Structure from Motion). Se è possibile tracciare la posizione e la direzione della telecamera, è possibile eseguire un successivo addestramento del modello. Molti ricercatori usano anche dati sintetici per valutare NeRF e tecnologie correlate. Le immagini e le pose corrispondenti sono controllate, quindi hanno una maggiore accuratezza.
Come raccogliere dati con successo
Se si desidera utilizzare una normale telecamera per raccogliere dati per l'addestramento NeRF, ci sono alcuni punti chiave da notare:
- Garantire la diversità delle scene: le immagini devono essere raccolte da angolazioni e distanze diverse.
- Configura opportunamente le impostazioni della fotocamera: apertura, lunghezza focale e velocità dell'otturatore influiscono sulla qualità dell'immagine.
- Stabilizzare la posizione della telecamera: utilizzare un treppiede o uno stabilizzatore per garantire la stabilità durante le riprese.
Durante la raccolta dei dati, si consiglia di scattare alcune immagini di riferimento per facilitare analisi e confronti futuri.
Elaborazione dati e formazione
Una volta raccolti i dati, il passo successivo è elaborare e addestrare il modello. Fai clic sulle immagini bibliche e assicurati che i punti chiave vengano catturati durante il processo di ripresa per un'analisi successiva. Inoltre, poiché l'intero processo di addestramento è basato sul metodo della back-propagation, il modello deve essere ripetutamente regolato per ridurre gli errori, motivo per cui più dati vengono raccolti, più accurato sarà il modello.
Ampia applicazione del modello NeRF
Man mano che la tecnologia NeRF continua a progredire e ad acquisire popolarità, le sue potenziali applicazioni in settori quali la creazione di contenuti, l'imaging medico, la robotica e l'automazione stanno diventando sempre più evidenti. Per i creatori di contenuti, l'effetto 3D in tempo reale fornito da NeRF può non solo ridurre i costi di produzione, ma anche migliorare il realismo degli effetti visivi. Nell'imaging medico, la NeRF consente una ricostruzione più accurata delle scansioni TC, riducendo potenzialmente l'uso di radiazioni e migliorando la sicurezza del paziente.
Tendenze di sviluppo future
Con la continua innovazione della tecnologia, l'addestramento dei modelli NeRF diventerà sempre più semplice. In futuro, gli utenti comuni avranno bisogno solo di una normale fotocamera per raccogliere dati e addestrare modelli 3D di alta qualità. Ciò significa che tutti diventeranno artisti digitali?
