Sinirsel Işıma Alanları (NeRF)

Nöral Işıltı Alanları (NeRF), sağlık alanında çığır açan bir ilerlemeyi temsil etmektedir. fotogerçekçi 3D sentezlemek için kullanılan üretken yapay zeka 2D görüntü koleksiyonundan sahneler. Açık geometrik özelliklere dayanan geleneksel 3B modelleme yaklaşımlarının aksine poligonlar veya kafesler gibi yapılar, NeRF'ler bir oluşturmak için sinir ağı (NN) Bir sahnenin "örtük" temsili. Bu, yüksek doğrulukla yeni bakış açılarının oluşturulmasına olanak tanır, Değişken aydınlatma, yansımalar ve şeffaflık gibi karmaşık görsel fenomenleri doğru bir şekilde yakalamak.

Nöral Parlaklık Alanları Nasıl Çalışır?

Bir NeRF modeli özünde sürekli bir hacimsel fonksiyon olarak işlev görür. Bir 3D uzamsal koordinat ve bir yönünü girdi olarak alır ve o nokta için karşılık gelen renk ve hacim yoğunluğunu çıktı olarak verir. Yeni bir işlemek için görüntü olarak adlandırılan bir teknik kullanır. hacimsel işleme. Model, ışınları sanal kamerayı her bir piksel üzerinden sahneye yönlendirerek boyunca birden fazla noktada derin öğrenme ağı renk ve yoğunluğu tahmin etmek için ışın. Bu değerler daha sonra nihai piksel rengini hesaplamak için toplanır.

Eğitim süreci aşağıdakilerin optimize edilmesini içerir model ağırlıkları, böylece işlenen görünümler orijinal girdi görüntüleri. Bu genellikle aşağıdaki gibi çerçeveler kullanılarak gerçekleştirilir PyTorch veya TensorFlow. Sonuç, son derece ayrıntılı, gezilebilir bir 3 boyutlu ortam tamamen Standart fotoğraflardan oluşan eğitim verileri.

Gerçek Dünya Senaryolarında Uygulamalar

NeRF teknolojisi, akademik araştırmaların ötesine geçerek pratik endüstrilere doğru hızla genişlemiş ve 2D fotoğrafçılık ve etkileşimli 3D deneyimler.

• 3D Sahne Yeniden Yapılandırma: NeRF'ler gerçek dünya ortamlarının dijital ikizlerinin oluşturulmasında çok önemlidir. Örneğin, Google Haritalar bu teknolojiyi Zengin oluşturmak için Sürükleyici Görünüm, Şehirlerin keşfedilebilir 3D modelleri, navigasyon ve kentsel planlamayı geliştirir.
• Görsel Efektler (VFX) ve Sanal Prodüksiyon: Eğlence sektöründe NeRF'ler film yapımcılarının aktörleri veya ortamları hızla dijitalleştirmek için. Gibi şirketlerin araçları Luma AI, içerik oluşturucuların sahneleri akıllı telefonla yakalamasını ve render etmesini sağlar video oyunlarında veya sanal gerçeklikte kullanmak için.
• Robotik ve Otonomi: Gelişmiş robotik sistemler NeRF'leri daha iyi anlamak için kullanır çevreliyor. Sensör girdilerinden yoğun 3D haritalar oluşturarak, otonom araçlar karmaşik bölgelerde gezi̇nebi̇li̇r ortamlarda daha güvenli bir şekilde.
• Sentetik Veri Üretimi: NeRF'ler nesnelerin sınırsız yeni görünümlerini oluşturabilir ve diğerlerini eğitmek için yüksek kaliteli sentetik veri gerçek dünyada bilgisayarla görme (CV) modelleri veri azdır.

NeRF ve İlgili Teknolojiler

NeRF'yi diğer 3D ve görüntü tekniklerinden ayırmak önemlidir, çünkü bunlar farklı amaçlara hizmet etmektedir. Yapay zeka ekosistemi.

• NeRF ve Fotogrametri: Bir yandan fotogrametri de fotoğraflardan 3D modeller oluşturur, bu açık geometri (kafesler) oluşturur. NeRF'ler sürekli bir hacimsel temsil oluşturur ve bu da genellikle Kafeslerin yakalaması zor olan saç, duman veya yarı saydam malzemeler gibi ince ayrıntıları işleyin.
• NeRF ve Nesne Algılama: Gibi teknolojiler Ultralytics YOLO11 odaklanmak tanımlanmasını içeren nesne tespiti ve kullanarak bir görüntü içindeki belirli nesnelerin yerini belirleme sınırlayıcı kutu. NeRF, aşağıdakiler için üretken bir süreçtir render görünümleri. Bununla birlikte, ikisi birlikte çalışabilir; nesne algılama genellikle ilgilenilen bir konuyu izole etmek için kullanılır NeRF modelini eğitmeden önce.

NeRF'yi Görüntü İşleme Hatlarına Entegre Etme

Ultralytics modelleri hacimsel işleme için tasarlanmamış olsa da, ön işlemede çok önemli bir rol oynarlar NeRF'ler için iş akışları. Örneğin, belirli bir nesnenin temiz bir NeRF'sini oluşturmak için genellikle arka plan. Sağlam bir örnek segmentasyon modeli otomatik olarak bu maskeleri üretir.

Aşağıdaki örnek, bir nesneyi detect etmek ve tanımlamak için YOLO11 'in nasıl kullanılacağını göstermektedir; bu, küratörlükte yaygın bir ilk adımdır 3D yeniden yapılandırma için bir veri kümesi:

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference to detect objects in an image
results = model("path/to/image.jpg")

# Show results to verify detection accuracy before downstream processing
results[0].show()

Bu alanın hızlı gelişimi, aşağıdaki gibi açık kaynaklı kütüphaneler tarafından desteklenmektedir Eğitim iş akışını basitleştiren Nerfstudio ve NVIDIA'nın Eğitim sürelerini büyük ölçüde azaltan Instant-NGP. Bu araçlar güçlü 3D rekonstrüksiyonu hem araştırmacılar hem de geliştiriciler için erişilebilir hale getirir.