Преодоление границ в представлении 3D-сцены как новая техника искусственного интеллекта меняет игру с более быстрой, более эффективной визуализацией и снижением потребностей в хранении данных

Преодоление границ новая техника искусственного интеллекта изменяет игру с более быстрой и эффективной визуализацией 3D-сцен и снижением потребностей в хранении данных

NeRF представляет сцену в виде непрерывных 3D-объемов. Вместо дискретных 3D-сеток или облаков точек он определяет функцию, которая вычисляет значения цвета и плотности для любой 3D-точки внутри сцены. Обучая нейронную сеть на нескольких изображениях сцен, снятых с разных точек зрения, NeRF научается создавать согласованные и точные представления, соответствующие наблюдаемым изображениям.

После обучения моделью NeRF она способна синтезировать фотореалистичные новые виды сцены из произвольных точек зрения, создавая изображения высокого качества. NeRF стремится захватить детали сцены с высокой верностью, включая сложные эффекты освещения, отражения и прозрачность, что может быть сложной задачей для традиционных методов 3D-восстановления.

NeRF продемонстрировала обнадеживающие результаты в создании трехмерных реконструкций и рендеринге новых видов сцен, что делает ее полезной для применения в графических компьютерных системах, виртуальной реальности, дополненной реальности и других областях, где необходимо высококачественное 3D-представление сцены. Однако NeRF также сталкивается с вычислительными проблемами, связанными с высокими требованиями к памяти и процессорной мощности, особенно при работе с большими и детализированными сценами.

3D гауссово окрашивание требует значительного количества 3D-гауссиан для сохранения высокого качества воспроизведения изображений, что требует большого объема памяти и хранения. Уменьшение количества гауссовых точек без изменения производительности и сжатие гауссовых атрибутов позволяют повысить эффективность метода. Исследователи из Университета Сунгкюнкван предлагают обучаемую стратегию маскировки, которая значительно сокращает количество гауссиан, сохраняя при этом высокую производительность.

Они также предлагают компактное, но эффективное представление цвета, зависящее от точки обзора, с использованием сетчатого нейронного поля вместо сферических гармоник. Их работа предлагает комплексную систему представления 3D-сцены, достигая высокой производительности, быстрой обучаемости, компактности и рендеринга в реальном времени.

Они широко тестировали компактное 3D-гауссово представление на различных наборах данных, включая реальные и синтетические сцены. В ходе экспериментов они последовательно выяснили, что сохраняется качество представления сцены, а также сокращается объем памяти и улучшается скорость рендеринга с выигрышем в несколько раз по сравнению с 3D-гауссовым окрашиванием.

Методы, основанные на точках, широко используются в воспроизведении 3D-сцен. Самая простая форма – это облака точек. Однако облака точек могут приводить к визуальным артефактам, таким как дыры и алиасинг. Исследователи предложили методы нейронного визуализации на основе точек для устранения этих проблем, обрабатывая точки путем графического слияния точек и дифференцируемой растеризации.

Будущее NeRF обещает революционизировать понимание и воспроизведение трехмерных сцен, и ожидается продолжение исследовательских работ, чтобы расширить границы метода, обеспечивая более эффективные, реалистичные и разносторонние приложения в различных областях.