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O segredo durante o treinamento NERF: por que os pontos de várias vistas podem melhorar a qualidade da imagem?
Desde sua primeira proposta em 2020, a tecnologia do campo de radiação neural (NERF) rapidamente atraiu atenção generalizada na computação gráfica e na criação de conteúdo.Através do aprendizado profundo, o NERF pode reconstruir a representação tridimensional de cenas de imagens 2D de vários ângulos e depois aplicá-la a diversas tarefas, como nova síntese de perspectiva, reconstrução geométrica de cena e aquisição característica de reflexão.Esse avanço tecnológico tornou viável muitas aplicações interessantes, como realidade virtual, imagem médica e robótica.Então, por que os pontos de várias visões podem melhorar significativamente a qualidade da imagem?
No processo de treinamento do NERF, a integração de imagens de diferentes perspectivas não apenas ajuda a criar informações mais completas na cena, mas também reduz efetivamente o desfoque e a distorção no processo de geração de imagens.
Nerf opera com o princípio de representar um cenário como um campo de radiação parametrizado por uma rede neural profunda.Quando essa rede recebe entradas da posição espacial (x, y, z) e ângulo de visualização (θ, φ), a intensidade e a densidade de volume emitidas da posição podem ser previstas.Esse processo requer o ajuste gradual dos parâmetros de rede sob a orientação de muitas imagens do ponto de vista para obter o melhor efeito de reconstrução.
Coleta de dados: o papel da imagem de várias visualizações
Para aproveitar ao máximo o potencial do NERF, é crucial coletar imagens de vários ângulos.Essas imagens não requerem equipamentos de fotografia profissional, eles precisam apenas tirar fotos da câmera geral, desde que devam ser rastreadas na posição e na postura da câmera.Essa tecnologia é chamada estrutura do movimento (SFM), que geralmente é alcançada combinando o posicionamento instantâneo com o mapeamento (SLAM), GPS ou medição inercial.
Os pesquisadores geralmente usam dados sintéticos para avaliar o NERF e suas tecnologias relacionadas, que podem fornecer imagem repetível e sem erros e postura da câmera.
Esse processo pode fornecer informações visuais completas para redes neurais, que é a chave para melhorar a qualidade da imagem.Depois que os dados são coletados, a fase de treinamento pode ser inserida e o modelo é otimizado minimizando o erro entre as imagens previstas e reais.
Treinamento: Por que é tão importante construir um modelo de cenário completo?
O TreinamentoNERF é um processo totalmente diferenciável que incentiva a rede a desenvolver modelos de cenários consistentes, realizando a descida de gradiente entre vários pontos de vista.Dado um ângulo de visualização esparso (imagem e sua postura da câmera), a luz da câmera passa pela cena, gerando um conjunto 3D de pontos com uma direção de radiação específica.Para esses pontos 3D, o perceptron de várias camadas (MLP) é usado para prever sua densidade de volume e intensidade de radiação e, finalmente, gerar imagens.
A chave para esse processo é usar imagens de diferentes perspectivas para capturar a diversidade da cena, para que o NERF possa construir um modelo tridimensional mais realista, evitando a geração de imagens borradas ou distorcidas.
À medida que a pesquisa continua a se aprofundar, a tecnologia NERF também está melhorando constantemente. .
Tecnologia inovadora: novas maneiras de melhorar o desempenho do NERF
Com a evolução contínua da tecnologia NERF, surgiram várias variantes.Além disso, a tecnologia "MIP-ERF" também foi proposta para melhorar a nitidez da imagem em diferentes distâncias de visualização.
Essas tecnologias inovadoras não apenas expandem o escopo do uso do NERF, mas também resolvem as dificuldades encontradas pelos métodos tradicionais ao enfrentar cenários dinâmicos.Mais importante, essas otimizações permitem que a praticidade da tecnologia NERF seja estendida do processamento de imagens estáticas únicas a uma ampla gama de aplicações como imagem médica, conteúdo interativo e robótica.
Perspectivas de aplicação: o futuro de Nerf
Com a maturidade gradual da tecnologia NERF, várias aplicações em potencial estão surgindo uma após a outra.O NERF pode não apenas alcançar a geração instantânea de cenas de alta fidelidade na criação de conteúdo, mas também criar uma experiência mais imersiva em realidade e jogos virtuais.Além disso, a aplicação do NERF nos campos de imagem médica e robótica autônoma também mostrou grande potencial, como o uso do NERF para reconstruir dados de varredura 3D para ajudar no diagnóstico mais seguro.
Os desenvolvedores deNerf estão se tornando cada vez mais curiosos.
