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Como usar câmeras comuns para coletar dados para treinar modelos NeRF? Você também pode fazer isso!
Recentemente, a tecnologia de Campos de Radiância Neural (NeRF) atraiu muita atenção no campo da computação gráfica. Este método baseado em aprendizado profundo permite que as pessoas reconstruam cenas tridimensionais a partir de imagens bidimensionais. Como o modelo NeRF pode ser usado para uma série de aplicações, como sintetizar novas perspectivas e reconstruir geometria de cena, mais e mais pessoas estão começando a pensar em como usar câmeras comuns para coletar dados a fim de treinar esses modelos mais facilmente. Para profissionais e amadores que desejam aprender mais sobre essa tecnologia, este artigo explicará o processo passo a passo.
Introdução ao modelo NeRF
O NeRF foi proposto pela primeira vez em 2020. Seu núcleo é caracterizar o campo de radiação da cena estabelecendo uma rede neural. Esta rede pode prever o brilho e a densidade de volume da cena com base na posição espacial e na direção de visualização da câmera. Esse processo requer dados de imagem de muitos ângulos diferentes, que são então gerados por meio de técnicas tradicionais de renderização de volume. Mais importante, esse processo é totalmente diferenciável, o que nos permite treinar um modelo mais preciso, minimizando o erro entre a imagem prevista e a imagem real por meio da descida do gradiente.
Importância da coleta de dadosPara treinar um modelo NeRF preciso, o primeiro passo é coletar imagens de diferentes ângulos e as poses de câmera correspondentes.
Essas imagens não exigem câmeras ou softwares especializados; qualquer câmera pode capturar um conjunto de dados compatível com Estrutura do Movimento (SfM). Se a posição e a direção da câmera puderem ser rastreadas, o treinamento subsequente do modelo poderá ser realizado. Muitos pesquisadores também usam dados sintéticos para avaliar NeRF e tecnologias relacionadas. As imagens e suas poses correspondentes são controladas, então elas têm maior precisão.
Como coletar dados com sucesso
Se você quiser usar uma câmera comum para coletar dados para treinar o NeRF, há alguns pontos importantes a serem observados:
- Garanta a diversidade da cena: as imagens precisam ser coletadas de diferentes ângulos e distâncias.
- Configure as configurações da sua câmera adequadamente: abertura, distância focal e velocidade do obturador afetam a qualidade da imagem.
- Estabilize a posição da câmera: use um tripé ou estabilizador para garantir estabilidade durante a filmagem.
Ao coletar dados, é recomendável tirar algumas imagens de referência para facilitar análises e comparações futuras.
Processamento de dados e treinamento
Depois que os dados são coletados, o próximo passo é processar e treinar o modelo. Clique nas imagens bíblicas e certifique-se de que os pontos principais sejam capturados durante o processo de filmagem para análise posterior. Além disso, como todo o processo de treinamento é de retropropagação, o modelo precisa ser ajustado repetidamente para reduzir erros. É por isso que quanto mais dados forem coletados, mais preciso o modelo será.
Ampla aplicação do modelo NeRF
À medida que a tecnologia NeRF continua avançando e ganhando popularidade, suas potenciais aplicações em áreas como criação de conteúdo, imagens médicas, robótica e automação estão se tornando cada vez mais aparentes. Para criadores de conteúdo, o efeito 3D em tempo real fornecido pelo NeRF pode não apenas reduzir os custos de produção, mas também melhorar o realismo dos efeitos visuais. Em imagens médicas, o NeRF permite uma reconstrução mais precisa de tomografias computadorizadas, reduzindo potencialmente o uso de radiação e melhorando a segurança do paciente.
Tendências de desenvolvimento futuro
Com a inovação contínua da tecnologia, o treinamento de modelos NeRF se tornará cada vez mais fácil. No futuro, usuários comuns precisarão apenas de uma câmera comum para coletar dados e treinar modelos 3D de alta qualidade. Isso significa que todos se tornarão artistas digitais?
