Language
Country/Area
No result found
Làm thế nào để sử dụng máy ảnh thông thường để thu thập dữ liệu nhằm đào tạo các mô hình NeRF? Bạn cũng có thể làm được!
Gần đây, công nghệ Trường bức xạ thần kinh (NeRF) đã thu hút được sự chú ý rộng rãi trong lĩnh vực đồ họa máy tính. Phương pháp dựa trên học sâu này cho phép mọi người tái tạo lại cảnh ba chiều từ hình ảnh hai chiều. Vì mô hình NeRF có thể thực hiện một loạt ứng dụng như tổng hợp các phối cảnh mới và tái tạo hình học cảnh, nên ngày càng nhiều người bắt đầu nghĩ về cách sử dụng máy ảnh thông thường để thu thập dữ liệu nhằm giúp đào tạo các mô hình đó dễ dàng hơn. Đối với những người chuyên nghiệp cũng như nghiệp dư muốn tìm hiểu thêm về công nghệ này, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước thực hiện quy trình.
Giới thiệu về mô hình NeRF
NeRF được đề xuất lần đầu tiên vào năm 2020. Cốt lõi của nó là mô tả trường bức xạ của hiện trường bằng cách thiết lập mạng lưới thần kinh. Mạng này có thể dự đoán độ sáng và mật độ âm lượng của một cảnh dựa trên vị trí không gian của nó và hướng xem của máy ảnh. Quá trình này yêu cầu dữ liệu hình ảnh từ nhiều góc độ khác nhau, sau đó sử dụng các kỹ thuật kết xuất khối truyền thống để tạo ra hình ảnh cuối cùng. Quan trọng hơn, quá trình này hoàn toàn có thể phân biệt được, cho phép chúng ta sử dụng phương pháp giảm độ dốc để giảm thiểu sai số giữa hình ảnh được dự đoán và hình ảnh thực tế, từ đó đào tạo một mô hình chính xác hơn.
Tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu
Để đào tạo mô hình NeRF chính xác, bước đầu tiên là thu thập hình ảnh từ các góc khác nhau và tư thế máy ảnh tương ứng.
Những hình ảnh này không yêu cầu máy ảnh hay phần mềm chuyên dụng, bất kỳ máy ảnh nào cũng có thể chụp được bộ dữ liệu tuân thủ Chuyển động kết cấu (SfM). Nếu vị trí và hướng của máy ảnh có thể được theo dõi thì việc huấn luyện mô hình tiếp theo có thể được thực hiện. Nhiều nhà nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu tổng hợp để đánh giá NeRF và các công nghệ liên quan. Hình ảnh và tư thế tương ứng của những dữ liệu này được kiểm soát nên có độ chính xác cao.
Cách thu thập dữ liệu thành công
Nếu bạn muốn sử dụng máy ảnh thông thường để thu thập dữ liệu cho việc huấn luyện NeRF, có một số điểm chính cần lưu ý:
- Đảm bảo đa dạng cảnh quay: Hình ảnh chụp cần được thu thập từ các góc độ và khoảng cách khác nhau.
- Định cấu hình cài đặt máy ảnh đúng cách: khẩu độ, tiêu cự và tốc độ màn trập đều ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh.
- Ổn định vị trí máy ảnh: Sử dụng chân máy hoặc thiết bị ổn định để đảm bảo độ ổn định trong quá trình chụp.
Khi thu thập dữ liệu, nên chụp một số hình ảnh tham khảo để thuận tiện cho việc phân tích và so sánh sau này.
Xử lý và đào tạo dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu xong, bước tiếp theo là xử lý và huấn luyện mô hình. Hãy nhấp chuột dựa trên các hình ảnh trong Kinh thánh và đảm bảo rằng những điểm chính có thể được ghi lại trong quá trình chụp để phân tích sau này. Ngoài ra, do toàn bộ quá trình đào tạo được truyền ngược nên mô hình cần phải được điều chỉnh nhiều lần để giảm sai sót. Đây là lý do tại sao càng thu thập được nhiều dữ liệu thì mô hình sẽ càng chính xác.
Ứng dụng rộng rãi mô hình NeRF
Khi công nghệ NeRF tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến hơn, tiềm năng ứng dụng của nó trong việc tạo nội dung, hình ảnh y tế, robot và tự động hóa đang dần xuất hiện. Đối với người sáng tạo nội dung, hiệu ứng 3D tức thì do NeRF cung cấp không chỉ có thể giảm chi phí sản xuất mà còn cải thiện tính chân thực của hiệu ứng hình ảnh. Trong hình ảnh y tế, NeRF giúp việc tái tạo ảnh chụp CT chính xác hơn, có khả năng giảm việc sử dụng bức xạ và cải thiện sự an toàn cho bệnh nhân.
Xu hướng phát triển trong tương lai
Với sự đổi mới không ngừng của công nghệ, việc huấn luyện mô hình NeRF sẽ trở nên dễ dàng và đơn giản hơn. Trong tương lai, người dùng phổ thông chỉ cần sở hữu một chiếc máy ảnh thông thường để thu thập dữ liệu và đào tạo các mô hình 3D chất lượng cao. Điều này có nghĩa là mọi người sẽ trở thành một nghệ sĩ kỹ thuật số?
