Language
Country/Area
No result found
Магия глубокого обучения: как алгоритм NeRF создает новую перспективу?
С момента своего первого внедрения в 2020 году нейрорадиационное поле (NeRF) как метод, основанный на глубоком обучении, постепенно стало ключевой технологией для реконструкции 3D-сцен. Он может восстанавливать трехмерные изображения сцен из 2D-изображений и демонстрирует большой потенциал в таких областях, как компьютерная графика и создание контента. NeRF не только подходит для синтеза новых перспектив, но также может реконструировать геометрию сцены и получать отражающие свойства сцены. Хотя эта технология имеет свои проблемы, инновации, которые она приносит, безусловно, интересны.
Обзор алгоритма
Суть алгоритма NeRF заключается в представлении сцены как поля излучения, параметризованного глубокой нейронной сетью. Эта сеть способна прогнозировать объемную плотность и излучение в зависимости от вида на основе пространственных координат (x, y, z) и углов обзора (θ, Φ). Традиционные методы объемной визуализации генерируют изображения путем многократной выборки вдоль лучей камеры.
Сбор данных
Чтобы обучить модель NeRF, сначала необходимо собрать изображения сцены под разными углами и соответствующие позы камеры. Эти изображения не требуют специального фотографического оборудования, и любая камера может генерировать набор данных, если настройки и методы съемки соответствуют требованиям «Структура из движения» (SfM). Исследователи часто оценивают NeRF и связанные с ним технологии, используя синтетические данные, которые точно воспроизводят изображения и позы камеры.
Процесс обучения
В каждой разреженной точке обзора (изображение и поза камеры) лучи камеры повторяются по сцене, генерируя набор трехмерных точек с определенными направлениями излучения. Для этих точек затем используется многослойный перцептрон (MLP) для прогнозирования объемной плотности и излучения. Этот полностью дифференцируемый процесс позволяет минимизировать ошибку между предсказанным изображением и исходным изображением за счет градиентного спуска, что позволяет MLP разработать согласованную модель сцены.
Вариации и улучшения
Более ранние версии NeRF оптимизировались медленнее и требовали захвата всех входных изображений при одинаковых условиях освещения. С 2020 года в алгоритм NeRF было внесено множество улучшений для адаптации к конкретным сценариям использования. Это включает в себя введение карт функций Фурье для ускорения обучения и повышения точности изображений.
Сопоставление функций Фурье может быстро сходиться с высокочастотными функциями, тем самым значительно улучшая детализацию изображения.
Новые ограничения и развитие полей нейронного излучения
Поскольку NeRF полагается на точные положения камеры, недостатки, возникшие в процессе обучения, повлияют на конечные результаты. С этой целью была разработана технология Bundle-Adjusting Neural Radiance Field (BARF) для оптимизации функций положения камеры и громкости, а также улучшения качества рендеринга. Кроме того, благодаря множеству новых технологий, таких как многомасштабное представление и инициализация обучения, исследователи продолжают преодолевать проблемы NeRF в детальном представлении.
Широкие перспективы применения
По мере того, как технология NeRF постепенно становится все более популярной, расширяется и сфера ее применения. NeRF продемонстрировала свой потенциал во многих отраслях — от создания контента до медицинских изображений. В области создания контента использование технологии NeRF позволяет любому, у кого есть фотооборудование, создавать реалистичные трехмерные среды, значительно снижая входной барьер.
Будущие тенденции
Разработка NeRF не только остается на техническом уровне, но также может быть интегрирована в большее количество сценариев применения в будущем, чтобы обеспечить более качественное визуальное восприятие. С развитием этой архитектуры глубокого обучения будет возникать все больше и больше изменений и проблем, которые необходимо будет преодолеть. Сможет ли NeRF возглавить новый виток визуальной революции?
