Расскажите мне о времени SceNeRFlow – это метод искусственного интеллекта, генерирующий временно согласованные NeRF-ы.

SceNeRFlow - метод искусственного интеллекта, создающий временно согласованные NeRF-ы.

Нейронные поля яркости (NeRF) недавно стали трансформирующей концепцией в области 3D. Они изменили наш подход к визуализации 3D-объектов и открыли новые возможности. Они сокращают разрыв между цифровой и физической реальностью, позволяя машинам восстанавливать сцены с реализмом.

В эту цифровую эпоху, где визуальные материалы играют важнейшую роль в коммуникации, развлечениях и принятии решений, NeRF является свидетельством мощи машинного обучения в симуляции физического мира способами, ранее считавшимися невозможными.

С помощью NeRF вы можете перемещаться по виртуальным окружениям, хотя время заморожено. Таким образом, вы видите одну и ту же сцену с разных углов зрения, но без движения.

• Обучение с подкреплением простое введение в итерацию оценки значения
• 7 Уроков из курса глубокого обучения Fast.AI
• Google AI представляет новую среду моделирования TensorFlow, которая позволяет вычислять потоки жидкости с использованием TPUs

Конечно, те, кто не довольны 3D-моделями NeRF и хотят учесть время, начали работать над 4D. Новая граница – восстановление сцен 4D, появилась недавно. Задача здесь – не только захватить 3D-сцены, но также записывать их изменения со временем. Этот феномен достигается через сложное взаимодействие соответствий во времени, также известное как “согласованность времени”.

Концепция восстановления динамических сцен таким образом, чтобы сохранять соответствия во времени, открывает множество возможностей. Хотя проблема восстановления общих динамических объектов из RGB-изображений с сохранением согласованности во времени пока еще мало исследовалась, ее значение нельзя недооценивать. Поэтому давайте познакомимся с SceNeRFlow.

SceNeRFlow предлагает возможность не только просматривать сцену с разных углов зрения, но и плавно переживать ее временные изменения. Он извлекает не только визуальные данные, но и воплощает саму суть сцен, их преобразования и взаимодействия.

Самая большая проблема заключается в установлении соответствий, в процессе расшифровки внутренней структуры динамической сцены. Это похоже на присвоение положений объектов в разные моменты времени. SceNeRFlow решает эту проблему с помощью временно-инвариантной геометрической модели.

SceNeRFlow исследует согласованность времени для больших движений и плотных 3D-соответствий. Предыдущие методы в основном сосредоточены на синтезе нового вида, но SceNeRFlow идет другим путем. Он стремится понять сцены и их преобразования в целом. Для достижения этой цели он использует моделирование обратной деформации, сложную технику. Он предлагает новый метод, который позволяет моделированию обратной деформации обрабатывать значительные неупругие движения. Этот прорыв сокращает разрыв между теорией и практикой.

SceNeRFlow начинается с серии многопроекционных RGB-изображений, полученных с помощью фиксированных камер с установленными экстрансниками и интрансниками. Этот метод позволяет восстанавливать суть сцены. С сохранением временного выравнивания SceNeRFlow создает инвариантную во времени каноническую модель в стиле NeRF, которая охватывает геометрию и внешний вид, опираясь на временно-эволюционные деформации. Работая онлайн, метод строит исходную каноническую модель на основе первого временного шага и затем непрерывно отслеживает ее изменения во временной последовательности ввода. Результатом является тщательно восстановленная сцена, сочетающая плавное движение с надежной согласованностью, предлагающая сложное изображение преобразования сцены с течением времени.