Guíame a través del tiempo SceNeRFlow es un método de IA que genera NeRFs consistentes en el tiempo
SceNeRFlow es un método de IA que genera NeRFs consistentes en el tiempo
Los Neural Radiance Fields (NeRF) surgieron como un concepto transformador en el dominio 3D recientemente. Ha remodelado cómo manejamos la visualización de objetos 3D y ha abierto nuevas posibilidades. Une la brecha entre la realidad digital y física al permitir que las máquinas regeneren escenas con realismo.
En esta era digital, donde las imágenes juegan un papel central en la comunicación, el entretenimiento y la toma de decisiones, NeRF es un testimonio del poder del aprendizaje automático para simular el mundo físico de formas antes impensables.
Con NeRF, puedes caminar a través de entornos virtuales, aunque el tiempo esté congelado. Por lo tanto, realmente ves la misma escena desde diferentes ángulos, pero no hay movimiento.
Por supuesto, aquellos que no están satisfechos con los NeRF 3D y desean tener en cuenta el tiempo empezaron a trabajar en 4D. Esta nueva frontera, la reconstrucción de escenas 4D, ha surgido recientemente. El objetivo aquí no es solo capturar escenas 3D, sino también registrar sus cambios a lo largo del tiempo. Este fenómeno se logra a través de la compleja interacción de correspondencias a lo largo del tiempo, también conocido como “consistencia temporal”.
- Retos en la Generación de Paradas dentro de Llama 2
- Cómo almacenar datos históricos de manera mucho más eficiente
- Resúmenes de Podcasts con ChatGPT Aprovecha la IA para Extraer Ideas
El concepto de reconstruir escenas dinámicas de una manera que mantenga correspondencias a lo largo del tiempo es una puerta de entrada a numerosas posibilidades. Si bien el desafío de reconstruir objetos dinámicos generales a partir de entradas RGB de manera consistente en el tiempo sigue siendo relativamente poco explorado, su importancia no puede ser exagerada. Así que permítanos conocer a SceNeRFlow.
SceNeRFlow ofrece la capacidad no solo de ver una escena desde varios ángulos, sino también de experimentar su cambio temporal de manera fluida. Extrae más que solo datos visuales; encapsula la esencia misma de las escenas, sus transformaciones y sus interacciones.
El mayor desafío radica en establecer correspondencias, un proceso para decodificar la estructura subyacente de una escena dinámica. Es como asignar ubicaciones de objetos en diferentes pasos de tiempo. SceNeRFlow aborda este problema utilizando un modelo geométrico invariante en el tiempo.
SceNeRFlow explora la consistencia temporal para movimientos grandes y correspondencias 3D densas. Los métodos anteriores se han centrado principalmente en la síntesis de nuevas vistas, pero SceNeRFlow adopta un nuevo enfoque. Busca comprender las escenas y sus transformaciones de manera holística. Utiliza la modelización de deformación hacia atrás, una técnica compleja, para lograr este objetivo. Propone un nuevo método que permite que la modelización de deformación hacia atrás maneje un movimiento no rígido sustancial. Este avance une la teoría y la práctica.
SceNeRFlow comienza con una serie de imágenes RGB multivista capturadas en marcas de tiempo consecutivas desde cámaras fijas con extrínsecas e intrínsecas establecidas. Este método permite reconstruir la esencia de la escena. Con el compromiso de mantener la alineación temporal, SceNeRFlow forja un modelo canónico estilo NeRF invariante en el tiempo que encapsula tanto la geometría como la apariencia, respaldado por deformaciones en evolución temporal. Operando de manera online, el método construye un modelo canónico inicial basado en el primer instante de tiempo y luego sigue continuamente su cambio a lo largo de la secuencia de entrada temporal. El resultado es una escena meticulosamente reconstruida que combina movimiento fluido con consistencia firme, ofreciendo una representación intrincada de la transformación de la escena a lo largo del tiempo.
