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NERF 훈련 중 비밀 : 왜 멀티 뷰 포인트가 이미지 품질을 향상시킬 수 있습니까?
2020 년 첫 제안 이후, NERF (Neural Radiation Field) 기술은 컴퓨터 그래픽 및 컨텐츠 제작에 널리 퍼져 나갔습니다.NERF는 딥 러닝을 통해 여러 각도에서 2D 이미지의 장면의 3 차원 표현을 재구성 한 다음 새로운 관점 합성, 장면 기하학적 재구성 및 반사 특성 획득과 같은 다양한 작업에 적용 할 수 있습니다.이 기술 혁신은 가상 현실, 의료 이미징 및 로봇과 같은 많은 흥미로운 응용 프로그램을 실현할 수있게 해왔습니다.그렇다면 왜 멀티 뷰 포인트가 이미지 품질을 크게 향상시킬 수 있습니까?
NERF의 교육 과정에서 다른 관점에서 이미지를 통합하면보다 완전한 장면 정보를 구축하는 데 도움이 될뿐만 아니라 이미지 생성 프로세스의 흐림 및 왜곡을 효과적으로 줄입니다.
NERF는 시나리오를 깊은 신경 네트워크에 의해 매개 변수로 매개 변수로 표현하는 원리로 작동합니다.이 네트워크가 공간 위치 (x, y, z) 및보기 각 (θ, φ)으로부터 입력을 수신 할 때, 위치에서 방출되는 강도 및 부피 밀도를 예측할 수 있습니다.이 프로세스는 최상의 재구성 효과를 달성하기 위해 많은 관점 이미지의 지침에 따라 네트워크 매개 변수를 점진적으로 조정해야합니다.
데이터 수집 : 멀티 뷰 이미지의 역할
NERF의 잠재력을 최대한 활용하려면 여러 각도에서 이미지를 수집하는 것이 중요합니다.이 이미지에는 전문적인 사진 장비가 필요하지 않으며 카메라의 위치와 자세로 추적 해야하는 한 일반 카메라의 사진 만 촬영하면됩니다.이 기술을 Motion (SFM)에서 구조라고하며, 일반적으로 인스턴트 포지셔닝과 매핑 (SLAM), GPS 또는 관성 측정을 결합하여 달성됩니다.
연구자들은 종종 합성 데이터를 사용하여 NERF 및 관련 기술을 평가하여 반복 가능하고 오류가없는 이미지 및 카메라 자세를 제공 할 수 있습니다.
이 프로세스는 신경망에 대한 만능 시각적 정보를 제공 할 수 있으며, 이는 이미지 품질 향상의 열쇠입니다.데이터가 수집되면 교육 단계를 입력 할 수 있으며 예측 된 이미지와 실제 이미지 사이의 오차를 최소화하여 모델을 최적화합니다.
교육 : 완전한 시나리오 모델을 구축하는 것이 왜 그렇게 중요한가?
NERF 교육은 네트워크가 여러 뷰 포인트 사이에 구배 하강을 수행하여 일관된 시나리오 모델을 개발하도록 장려하는 완전히 차별화 가능한 프로세스입니다.드문 관찰 각도 (이미지 및 카메라 자세)가 주어지면 카메라 라이트는 장면을 통과하여 특정 방사선 방향으로 3D 포인트 세트를 생성합니다.이 3D 포인트의 경우, 다층 퍼셉트론 (MLP)은 부피 밀도 및 방사선 강도를 예측하고 마지막으로 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.
이 프로세스의 핵심은 다른 관점의 이미지를 사용하여 장면의 다양성을 포착하여 NERF가 흐릿하거나 왜곡 된 이미지의 생성을 피하면서보다 현실적인 3 차원 모델을 구축 할 수 있도록하는 것입니다.
연구가 계속 심화됨에 따라 NERF 기술도 푸리에 기능 매핑이 도입 되어이 기술이 고주파 기능으로 빠르게 수렴하여 이미지 품질을 향상시킵니다. .
혁신적인 기술 : NERF 성능을 향상시키는 새로운 방법
NERF 기술의 지속적인 진화로 다양한 변형이 등장했습니다. "빔 조정 신경 방사선 필드"(BARF)와 같은 기술은 카메라 자세 추정의 안정성을 향상시키고 최종 렌더링 품질을 크게 향상시키기 위해 설계되었습니다.또한, "MIP-NERF"기술은 다른 시청 거리에서 이미지 선명도를 향상시키기 위해 제안되었습니다.
이러한 혁신적인 기술은 NERF 사용 범위를 확장 할뿐만 아니라 역동적 인 시나리오에 직면 할 때 전통적인 방법으로 발생하는 어려움을 해결합니다.더 중요한 것은 이러한 최적화를 통해 NERF 기술의 실용성을 단일 정적 이미지의 처리에서 의료 이미징, 대화 형 컨텐츠 및 로봇 공학과 같은 광범위한 애플리케이션으로 확장 할 수 있습니다.
응용 프로그램 전망 : Nerf의 미래
NERF 기술의 점진적인 성숙으로 다양한 잠재적 응용 프로그램이 떠오르고 있습니다.NERF는 콘텐츠 제작에서 즉각적인 고 충실도 장면 생성을 달성 할 수있을뿐만 아니라 가상 현실과 게임에서보다 몰입감있는 경험을 제공 할 수 있습니다.또한, 의료 영상 및 자율 로봇 공학 분야에서 NERF의 적용은 또한 3D CT 스캔 데이터를 재구성하여 안전한 진단에 도움을주기 위해 NERF의 사용과 같은 큰 잠재력을 보여 주었다.
NERF 개발자는 기술의 지속적인 발전으로 점점 더 궁금해지고 있습니다.
