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La magia del deep learning: in che modo l'algoritmo dietro NeRF crea una nuova prospettiva?
Dalla sua prima introduzione nel 2020, il Neural Radiation Field (NeRF), come metodo basato sull'apprendimento profondo, è gradualmente diventato una tecnologia chiave per la ricostruzione di scene 3D. Può recuperare rappresentazioni di scene tridimensionali da immagini 2D e mostra un grande potenziale in campi come la grafica computerizzata e la creazione di contenuti. NeRF non è solo adatto alla sintesi di nuove prospettive, ma può anche ricostruire la geometria della scena e ottenere le proprietà riflettenti della scena. Anche se questa tecnologia presenta le sue sfide, le innovazioni che apporta sono certamente entusiasmanti.
Panoramica dell'algoritmo
Il nucleo dell'algoritmo NeRF è rappresentare la scena come un campo di radiazione parametrizzato da una rete neurale profonda. Questa rete è in grado di prevedere la densità volumetrica e la radiazione dipendente dalla vista in base alle coordinate spaziali (x, y, z) e agli angoli di visione (θ, Φ). Le tradizionali tecniche di rendering del volume generano immagini attraverso campionamenti multipli lungo i raggi della telecamera.
Raccolta dati
Per addestrare un modello NeRF, devi prima raccogliere immagini della scena da diverse angolazioni e le corrispondenti pose della telecamera. Queste immagini non richiedono attrezzature fotografiche specializzate e qualsiasi fotocamera può generare il set di dati, purché le impostazioni e i metodi di acquisizione soddisfino i requisiti di Structure from Motion (SfM). I ricercatori spesso valutano NeRF e le tecnologie correlate utilizzando dati sintetici, che riproducono accuratamente immagini e pose della fotocamera.
Processo di formazione
Ad ogni punto di vista sparso (immagine e posa della fotocamera), i raggi della fotocamera vengono ripetuti attraverso la scena, generando una serie di punti 3D con direzioni radiative specifiche. Per questi punti, viene quindi utilizzato un percettrone multistrato (MLP) per prevedere la densità volumetrica e la radiazione. Questo processo completamente differenziabile consente di ridurre al minimo l'errore tra l'immagine prevista e l'immagine originale attraverso la discesa del gradiente, consentendo a MLP di sviluppare un modello coerente della scena.
Variazioni e miglioramenti
Le versioni precedenti di NeRF erano più lente da ottimizzare e richiedevano che tutte le visualizzazioni di input fossero acquisite nelle stesse condizioni di illuminazione. Dal 2020 sono stati applicati molti miglioramenti all'algoritmo NeRF per adattarsi a scenari di utilizzo specifici. Ciò include l’introduzione delle mappe delle caratteristiche di Fourier per accelerare l’addestramento e migliorare la precisione delle immagini.
La mappatura delle caratteristiche di Fourier può convergere rapidamente alle funzioni ad alta frequenza, migliorando così significativamente i dettagli dell'immagine.
Nuove limitazioni e sviluppo dei campi di radiazione neurale
A causa della dipendenza di NeRF da pose precise della fotocamera, le imperfezioni generate durante il processo di allenamento influenzeranno i risultati finali. A tal fine, è stata sviluppata la tecnologia Bundle-Adjusting Neural Radiance Field (BARF) per ottimizzare la posa della fotocamera e le funzioni del volume e migliorare la qualità del rendering. Inoltre, attraverso una varietà di nuove tecnologie, come la rappresentazione multiscala e l'inizializzazione dell'apprendimento, i ricercatori continuano a superare le sfide del NeRF nella rappresentazione dettagliata.
Ampie prospettive di applicazione
Man mano che la tecnologia NeRF diventa sempre più popolare, anche il suo ambito di applicazione si espande. Dalla creazione di contenuti all'imaging medico, NeRF ha dimostrato il suo potenziale in molti settori. Nel campo della creazione di contenuti, l’utilizzo della tecnologia NeRF permette a chiunque disponga di attrezzatura fotografica di creare ambienti tridimensionali realistici, abbassando notevolmente la barriera d’ingresso.
Tendenze future
Lo sviluppo di NeRF non solo rimane a livello tecnico, ma potrebbe anche essere integrato in più scenari applicativi in futuro per fornire un'esperienza visiva di qualità superiore. Con lo sviluppo di questa architettura di deep learning, ci saranno sempre più cambiamenti e sfide da superare. Può NeRF guidare un nuovo ciclo di rivoluzione visiva?
