Rompere i limiti nella rappresentazione della scena in 3D come una nuova tecnica di intelligenza artificiale sta cambiando il gioco con un rendering più veloce ed efficiente e una riduzione delle esigenze di archiviazione.

Superare i confini nella rappresentazione della scena in 3D la rivoluzionaria tecnica dell'intelligenza artificiale che sta trasformando il gioco, con rendering più veloce ed efficiente e minori necessità di archiviazione.

NeRF rappresenta le scene come volumi continui in 3D. Invece di utilizzare mesh discrete in 3D o cloud di punti, NeRF definisce una funzione che calcola i valori di colore e densità per ogni punto 3D all’interno della scena. Allenando la rete neurale su immagini di diverse scene catturate da punti di vista diversi, NeRF impara a generare rappresentazioni coerenti e accurate che si allineano alle immagini osservate.

Una volta addestrato il modello NeRF, può sintetizzare visualizzazioni della scena fotorealistiche da punti di vista della fotocamera arbitrari, creando immagini renderizzate di alta qualità. NeRF punta a catturare dettagli di alta fedeltà della scena, inclusi effetti di illuminazione complessi, riflessi e trasparenza, che possono essere sfidanti per i metodi tradizionali di ricostruzione 3D.

NeRF ha mostrato promettenti risultati nella generazione di ricostruzioni 3D di alta qualità e nella creazione di visualizzazioni nuove delle scene, rendendolo utile per applicazioni in grafica computerizzata, realtà virtuale, realtà aumentata e altri campi in cui sono essenziali rappresentazioni accurate di scene in 3D. Tuttavia, NeRF affronta anche sfide computazionali a causa del suo significativo requisito di memoria e potenza di elaborazione, specialmente per la cattura di scene ampie e dettagliate.

Lo splatting gaussiano 3D comporta un notevole numero di gaussiani 3D per mantenere l’alta fedeltà delle immagini renderizzate, il che richiede una grande quantità di memoria e spazio di archiviazione. Ridurre il numero di punti gaussiani senza sacrificare le prestazioni e comprimere gli attributi gaussiani aumenta l’efficienza. I ricercatori dell’Università Sungkyunkwan propongono una strategia di maschera apprendibile che riduce significativamente il numero di gaussiani preservando alte prestazioni.

Propongono anche una rappresentazione compatta ma efficace del colore dipendente dalla vista utilizzando un campo neurale basato su griglia anziché fare affidamento su armoniche sferiche. Il loro lavoro fornisce un quadro completo per la rappresentazione di scene in 3D, raggiungendo alte prestazioni, addestramento veloce, compattezza e rendering in tempo reale.

Hanno ampiamente testato la rappresentazione gaussiana 3D compatta su vari dataset, inclusi scene reali e sintetiche. In tutti gli esperimenti, indipendentemente dal dataset, hanno costantemente riscontrato una riduzione di oltre dieci volte dello spazio di archiviazione e un aumento della velocità di rendering mantenendo la qualità della rappresentazione della scena rispetto allo splatting gaussiano 3D.

I metodi basati su punti sono stati ampiamente utilizzati per il rendering di scene 3D. La forma più semplice è quella dei cloud di punti. Tuttavia, i cloud di punti possono causare artefatti visivi come buchi e aliasing. I ricercatori hanno proposto metodi di rendering neurale basati su punti per attenuare questo problema elaborando i punti attraverso splatting di punti basato su rasterizzazione e rasterizzazione differenziabile.

Il futuro di NeRF promette di rivoluzionare la comprensione e il rendering di scene 3D, e gli sforzi di ricerca in corso si prevede che spingano ulteriormente i confini, consentendo l’utilizzo di applicazioni più efficienti, realistiche e versatili in diversi ambiti.