Language
Country/Area
No result found
Bí ẩn của công nghệ tái tạo 3D: NeRF biến đổi hình ảnh phẳng thành thế giới 3D như thế nào?
Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ thị giác máy tính, trường bức xạ thần kinh (NeRF) đã thu hút ngày càng nhiều sự chú ý. Phương pháp dựa trên học sâu này có thể chuyển đổi hình ảnh phẳng thành các cảnh ba chiều có chiều sâu, mở ra nhiều khả năng ứng dụng, bao gồm tổng hợp phối cảnh mới lạ và tái tạo hình học cảnh. Kể từ khi được đề xuất lần đầu tiên vào năm 2020, NeRF đã cách mạng hóa đồ họa máy tính và sáng tạo nội dung.
NeRF có thể trích xuất thông tin độ sâu từ hình ảnh hai chiều và tái tạo góc nhìn ba chiều. Tiềm năng này không thể bị bỏ qua.
Tổng quan về thuật toán
Thuật toán NeRF sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN) để biểu diễn cảnh và dự đoán mật độ thể tích cũng như phát xạ ánh sáng tại một vị trí không gian và góc nhìn nhất định. Các kỹ thuật dựng hình khối truyền thống tạo ra hình ảnh cuối cùng bằng cách lấy mẫu nhiều điểm dọc theo tia camera.
Thu thập dữ liệu
Để đào tạo mô hình NeRF, nhiệm vụ đầu tiên là thu thập hình ảnh của cảnh từ nhiều góc độ khác nhau và tư thế máy ảnh. Những hình ảnh này là hình ảnh hai chiều tiêu chuẩn và bất kỳ máy ảnh nào cũng có thể tạo ra tập dữ liệu đáp ứng các yêu cầu chỉ bằng cách điều chỉnh phương pháp chụp. Dữ liệu tổng hợp thường được sử dụng trong nghiên cứu để đánh giá hiệu suất của NeRF vì dữ liệu như vậy dễ kiểm soát và tái tạo hơn.
Quy trình đào tạo
Đối với mỗi góc nhìn thưa thớt, thuật toán tạo ra một loạt các điểm 3D thông qua các tia camera. Khi quá trình đào tạo tiến triển, mô hình sẽ giảm thiểu lỗi giữa hình ảnh dự đoán và hình ảnh gốc thông qua phương pháp tối ưu hóa giảm dần độ dốc, giúp mô hình học cách xây dựng biểu diễn mạch lạc cho cảnh một cách nhanh chóng.
Các biến thể và cải tiến
Kể từ khi NeRF được đề xuất, các nhà phát triển đã thực hiện nhiều cải tiến cho thuật toán của nó để đáp ứng các yêu cầu ứng dụng khác nhau. Trong số đó, phiên bản đầu tiên của NeRF có yêu cầu nghiêm ngặt về tư thế của máy ảnh và hoạt động tốt nhất trong cùng điều kiện ánh sáng.
Ứng dụng tiềm năngVào năm 2021, các nhà nghiên cứu đã giới thiệu một số kỹ thuật để cải thiện hiệu suất của NeRF, chẳng hạn như bản đồ riêng tứ giác và trường sáng thần kinh điều chỉnh bó (BARF).
NeRF có nhiều ứng dụng, từ sáng tạo nội dung đến chụp ảnh y tế đến robot. Công nghệ này giúp người dùng bình thường dễ dàng tạo ra những cảnh 3D ấn tượng.
Tạo nội dung và ứng dụng tương tác
Vì NeRF có thể tạo ra những cảnh cực kỳ chân thực nên ứng dụng của nó trong thực tế ảo và trò chơi đã thu hút được sự quan tâm lớn. Nó cho phép người dùng chuyển đổi liền mạch giữa môi trường ảo và thế giới thực.
Chụp ảnh y khoa
NeRF cũng đang được sử dụng để tái tạo hình ảnh chụp CT 3D, không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm liều lượng bức xạ mà bệnh nhân phải chịu, mang lại phương pháp chẩn đoán y tế an toàn hơn trong tương lai.
Robot và Công nghệ Tự động
Hiệu suất vượt trội của NeRF trong việc xử lý các vật thể trong suốt và phản chiếu khiến nó trở thành công cụ lý tưởng cho tương tác robot. Những tính năng này cho phép robot thao tác các vật thể trong môi trường phức tạp chính xác hơn.
Tóm lại, sự ra đời của NeRF không chỉ cải thiện sự hiểu biết và ứng dụng của chúng ta về tái tạo 3D mà còn mang đến một cuộc cách mạng công nghệ cho việc sáng tạo nội dung, hình ảnh y tế, robot và các lĩnh vực khác. Tuy nhiên, sự phát triển trong tương lai của công nghệ này sẽ như thế nào và làm sao chúng ta có thể mong đợi nó đóng vai trò quan trọng hơn trong cuộc sống của chúng ta?
