Language
Country/Area
No result found
Sự kỳ diệu của học sâu: Thuật toán đằng sau NeRF tạo ra một góc nhìn mới như thế nào?
Kể từ lần ra mắt đầu tiên vào năm 2020, Trường bức xạ thần kinh (NeRF), một phương pháp dựa trên học sâu, đã dần trở thành công nghệ then chốt để tái tạo cảnh 3D. Nó có thể khôi phục các biểu diễn cảnh ba chiều từ hình ảnh 2D và cho thấy tiềm năng lớn trong các lĩnh vực như đồ họa máy tính và sáng tạo nội dung. NeRF không chỉ phù hợp để tổng hợp các phối cảnh mới mà còn có thể tái tạo lại hình dạng cảnh và thu được các đặc tính phản chiếu của cảnh. Mặc dù công nghệ này có những thách thức nhưng những đổi mới mà nó mang lại chắc chắn rất thú vị.
Tổng quan về thuật toán
Cốt lõi của thuật toán NeRF là biểu diễn cảnh dưới dạng trường bức xạ được tham số hóa bởi mạng lưới thần kinh sâu. Mạng này có thể dự đoán mật độ thể tích và bức xạ phụ thuộc vào chế độ xem dựa trên tọa độ không gian (x, y, z) và góc nhìn (θ, Φ). Kỹ thuật kết xuất khối truyền thống tạo ra hình ảnh thông qua nhiều lần lấy mẫu dọc theo tia camera.
Thu thập dữ liệu
Để đào tạo mô hình NeRF, trước tiên bạn cần thu thập hình ảnh của cảnh từ các góc khác nhau và tư thế chụp ảnh tương ứng. Những hình ảnh này không yêu cầu thiết bị chụp ảnh chuyên dụng và bất kỳ máy ảnh nào cũng có thể tạo tập dữ liệu, miễn là cài đặt và phương pháp chụp đáp ứng yêu cầu của Cấu trúc từ Chuyển động (SfM). Các nhà nghiên cứu thường đánh giá NeRF và các công nghệ liên quan bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp, giúp tái tạo chính xác hình ảnh và tư thế máy ảnh.
Quy trình đào tạo
Tại mỗi góc nhìn thưa thớt (hình ảnh và tư thế máy ảnh), các tia camera lặp đi lặp lại qua khung cảnh, tạo ra một tập hợp các điểm 3D với các hướng bức xạ cụ thể. Đối với những điểm này, một perceptron đa lớp (MLP) sau đó được sử dụng để dự đoán mật độ thể tích và bức xạ. Quá trình hoàn toàn khác biệt này cho phép giảm thiểu sai số giữa hình ảnh được dự đoán và hình ảnh gốc thông qua việc giảm độ dốc, cho phép MLP phát triển một mô hình mạch lạc của cảnh.
Các biến thể và cải tiến
Các phiên bản trước của NeRF tối ưu hóa chậm hơn và yêu cầu tất cả các chế độ xem đầu vào phải được ghi lại trong cùng điều kiện ánh sáng. Kể từ năm 2020, nhiều cải tiến đã được áp dụng cho thuật toán NeRF để thích ứng với các tình huống sử dụng cụ thể. Điều này bao gồm việc giới thiệu bản đồ tính năng Fourier để tăng tốc độ đào tạo và cải thiện độ chính xác của hình ảnh.
Ánh xạ đặc trưng Fourier có thể nhanh chóng hội tụ về các hàm tần số cao, từ đó cải thiện đáng kể chi tiết hình ảnh.
Hạn chế mới và sự phát triển của trường bức xạ thần kinh
Do NeRF phụ thuộc vào các tư thế chụp ảnh chính xác nên những sai sót trong quá trình huấn luyện sẽ ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Để đạt được mục tiêu này, công nghệ Trường bức xạ thần kinh điều chỉnh theo gói (BARF) đã được phát triển để tối ưu hóa các chức năng về tư thế và âm lượng của máy ảnh cũng như cải thiện chất lượng kết xuất. Ngoài ra, thông qua nhiều công nghệ mới, chẳng hạn như biểu diễn đa quy mô và khởi tạo học tập, các nhà nghiên cứu tiếp tục vượt qua những thách thức của NeRF trong việc biểu diễn chi tiết.
Triển vọng ứng dụng rộng rãi
Khi công nghệ NeRF dần trở nên phổ biến hơn, phạm vi ứng dụng của nó cũng ngày càng mở rộng. Từ sáng tạo nội dung đến hình ảnh y tế, NeRF đã chứng tỏ được tiềm năng của mình trong nhiều ngành. Trong lĩnh vực sáng tạo nội dung, việc sử dụng công nghệ NeRF cho phép bất kỳ ai có thiết bị chụp ảnh đều có thể tạo ra môi trường ba chiều chân thực, giảm đáng kể rào cản gia nhập.
Xu hướng tương lai
Sự phát triển của NeRF không chỉ dừng lại ở cấp độ kỹ thuật mà còn có thể được tích hợp vào nhiều kịch bản ứng dụng hơn trong tương lai để mang lại trải nghiệm hình ảnh chất lượng cao hơn. Với sự phát triển của kiến trúc deep learning này, sẽ ngày càng có nhiều thay đổi và thách thức cần phải vượt qua. NeRF có thể dẫn đầu một vòng cách mạng hình ảnh mới không?
