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Il segreto durante la formazione NERF: perché i punti multi-view possono migliorare la qualità dell'immagine?
Dalla sua prima proposta nel 2020, la tecnologia del campo di radiazioni neurali (NERF) ha rapidamente attirato un'attenzione diffusa nella grafica informatica e nella creazione di contenuti.Attraverso un apprendimento profondo, NERF può ricostruire la rappresentazione tridimensionale di scene da immagini 2D da più angoli, e quindi applicarle a compiti diversi come la nuova sintesi prospettica, l'acquisizione di caratteristiche di ricostruzione geometrica di scena e riflessione.Questa svolta tecnologica ha reso possibile molte applicazioni interessanti, come la realtà virtuale, l'imaging medico e la robotica.Quindi, perché i punti multi-view possono migliorare significativamente la qualità dell'immagine?
Nel processo di formazione di NERF, l'integrazione di immagini da diverse prospettive non solo aiuta a creare informazioni di scena più complete, ma riduce anche efficacemente la sfocatura e la distorsione nel processo di generazione delle immagini.
NERF opera con il principio di rappresentare uno scenario come campo di radiazione parametrizzato da una rete neurale profonda.Quando questa rete riceve input dalla posizione spaziale (x, y, z) e l'angolo di visualizzazione (θ, φ), si possono prevedere l'intensità e la densità del volume emesse dalla posizione.Questo processo richiede la regolazione graduale dei parametri di rete sotto la guida di molte immagini di punti di vista per ottenere il miglior effetto di ricostruzione.
raccolta dei dati: il ruolo dell'immagine multi-view
Per sfruttare al meglio il potenziale di NERF, è fondamentale raccogliere immagini da più angoli.Queste immagini non richiedono attrezzature fotografiche professionali, devono solo scattare foto della fotocamera generale, purché debbano essere rintracciate nella posizione e nella postura della fotocamera.Questa tecnologia è chiamata struttura da movimento (SFM), che di solito si ottiene combinando il posizionamento istantaneo con mappatura (slam), GPS o misurazione inerziale.
I ricercatori usano spesso dati sintetici per valutare NERF e le sue tecnologie correlate, che possono fornire una posizione di immagine e fotocamera ripetibile e priva di errori.
Questo processo può fornire informazioni visive a tutto tondo per le reti neurali, che è la chiave per migliorare la qualità dell'immagine.Una volta raccolti i dati, la fase di allenamento può essere inserita e il modello viene ottimizzato minimizzando l'errore tra le immagini previste ed effettive.
Allenamento: perché è così importante costruire un modello di scenario completo?
La formazione NERF è un processo completamente differenziabile che incoraggia la rete a sviluppare modelli di scenari coerenti eseguendo una discesa gradiente tra più punti di vista.Dato un angolo di visualizzazione sparsi (immagine e la sua postura della fotocamera), la luce della fotocamera passa attraverso la scena, generando un set 3D di punti con una specifica direzione di radiazione.Per questi punti 3D, il perceptron multistrato (MLP) viene utilizzato per prevedere la densità del volume e l'intensità delle radiazioni e infine generare immagini.
La chiave di questo processo è utilizzare immagini da diverse prospettive per catturare la diversità della scena, in modo che NERF possa costruire un modello tridimensionale più realistico, evitando la generazione di immagini sfocate o distorte.
Mentre la ricerca continua ad approfondire, anche la tecnologia NERF è in costante miglioramento. .
tecnologia innovativa: nuovi modi per migliorare le prestazioni NERF
Con la continua evoluzione della tecnologia NERF, sono emerse varie varianti.Inoltre, è stata anche proposta la tecnologia "MIP-SNERF" per migliorare la nitidezza delle immagini a diverse distanze di visualizzazione.
Queste tecnologie innovative non solo ampliano l'ambito di utilizzo di NERF, ma risolvono anche le difficoltà incontrate con metodi tradizionali quando affrontano scenari dinamici.Ancora più importante, queste ottimizzazioni consentono di estendere la praticità della tecnologia NERF dall'elaborazione di singole immagini statiche a una gamma più ampia di applicazioni come imaging medico, contenuto interattivo e robotica.
Prospettive di applicazione: il futuro di NERF
Con la graduale maturità della tecnologia NERF, varie potenziali applicazioni stanno emergendo una dopo l'altra.NERF non può solo ottenere una generazione di scena ad alta fedeltà istantanea nella creazione di contenuti, ma anche creare un'esperienza più coinvolgente nella realtà e nei giochi virtuali.Inoltre, l'applicazione di NERF nei campi di imaging medico e robotica autonoma ha anche mostrato un grande potenziale, come l'uso di NERF per ricostruire i dati di scansione TC 3D per aiutare con una diagnosi più sicura.
Gli sviluppatori NERF stanno diventando sempre più curiosi.
