Исследователи искусственного интеллекта NVIDIA представляют подход искусственного интеллекта для эффективного визуализации NeRF путем ограничения объемной визуализации узкой полосой вокруг объекта.

Исследователи компании NVIDIA представляют новый подход искусственного интеллекта для эффективной визуализации NeRF с помощью ограничения объемного представления узкой полосой вокруг объекта.

Исследователи из Nvidia представляют формулировку нейронного поля излучения для синтеза изображения, которая эффективно переходит между объемным и поверхностным рендерингом. Метод адаптирует процесс рендеринга в зависимости от характеристик сцены, строится явная сетка вокруг нейронного объемного представления. Подход значительно ускоряет скорость рендеринга, особенно в твердых областях, где достаточно одного образца на пиксель. Предложенный метод демонстрирует высокую степень визуального рендеринга через эксперименты и открывает возможности для последующих применений, таких как анимация и симуляция.

Исследование расширяет NeuS, формулировку нейронного поля излучения (NeRF), путем введения адаптивных оболочек для эффективного рендеринга. Метод может адаптировать подход к рендерингу на основе характеристик сцены, используя изученный изменяющийся пространственный размер ядра, существенно уменьшая необходимое количество образцов. Работа решает проблему вычислительной сложности NeRF, исследует стратегии ускорения и сравнивает производительность с поверхностными подходами. Предложенный метод демонстрирует сопоставимые результаты с значительно более быстрым выводом, что делает его подходящим для применения в анимации и физической симуляции.

Подход решает вычислительную стоимость NeRF в синтезе нового изображения высокого разрешения в реальном времени. Он вводит адаптивный подход с комбинированием явной геометрии с NeRF, назначая различные стили рендеринга для разных областей сцены. Этот подход значительно уменьшает количество образцов, необходимых для рендеринга, сохраняя или улучшая зрительное качество. Цель состоит в повышении эффективности NeRF без ущерба для его высокого визуального качества, что позволяет более практично и в реальном времени применять его в представлении и синтезе трехмерной сцены.

• Это исследование искусственного интеллекта представляет БОФТ новый общий метод тонкой настройки искусственного интеллекта для адаптации основных моделей.
• Это исследование ИИ помогает микробиологам определить бактерии
• Исследователи из Стэнфорда инновируют в области фактуальности большой модели языка автоматическое ранжирование предпочтений и прогресс в области обработки естественного языка для снижения ошибок.

Использование явных сеток вокруг поверхностей уменьшает количество образцов, необходимых для рендеринга, сохраняя качество. Предложенный метод, представленный треугольными сетками, обозначает значительные области для визуализации. В качестве оценочных метрик используются PSNR, LPIPS, SSIM и количество образцов на пиксель вдоль лучей, предоставляя информацию о качестве рендеринга и вычислительной сложности. Подход демонстрирует улучшение эффективности и визуального качества рендеринга трехмерной сцены.

Предложенный адаптивный метод облегчает процесс рендеринга путем сокращения необходимого количества образцов, сохраняя высокое качество, и упрощает использование в анимации и симуляции. Его эффективность показана превосходством над базовыми показателями на всех метриках, особенно на наборе данных MipNeRF360. Галерея результатов на наборе данных DTU дополнительно иллюстрирует качество визуализируемых изображений. Комплексное использование различных метрик дает представление о вычислительной сложности метода и его общей производительности.

Исследование достигает сопоставимых показателей производительности с базовыми по метрикам PSNR, LPIPS и SSIM, что демонстрирует эффективность. Комбинация NeuS и изменяющегося пространственного размера ядра улучшает рендеринг NeRF. Отмечается возможность дальнейшего ускорения методов расчета выходных данных нейронного поля. Предлагается рассмотреть итеративные процедуры для решения проблем с изображением тонких структур в дальнейшей работе. Исследование предвосхищает реальное время прогресса в компьютерной графике за счет совмещения нейронных представлений и высокопроизводительных техник.

Дальнейшая работа может включать изучение итеративных процедур для улучшения восстановления и итеративного модифицирования оболочки. Рекомендуется изучение синергии современных нейронных представлений с техниками графики в реальном времени. Предлагается дальнейшее улучшение точности поверхности с использованием SDF и глобальным размером ядра, возможно, с помощью регуляризации. Предлагается совмещение адаптивного подхода с предварительно вычисленными выходами нейронного поля на дискретной сетке для дополнительного ускорения. Идентифицируется как направление дальнейших исследований решение проблем с изображением тонких структур и снижение артефактов через итеративные процедуры и алгоритмические прогрессии.