Investigadores de UC Berkeley presentan Nerfstudio un marco de trabajo en Python para el desarrollo de Neural Radiance Field (NeRF)

Investigadores de UC Berkeley presentan Nerfstudio, un marco de trabajo en Python para Neural Radiance Field (NeRF)

¿Quién no es fan de Iron Man? Se ve realmente genial cuando está trabajando en su laboratorio. Todos los hologramas y nuevos gadgets que usa lo hacen ver genial. ¿Es posible crear una escena 3D navegable (como un holograma) a partir de una fotografía 2D? Investigadores de UC Berkeley lo lograron utilizando una tecnología llamada Neural Radiance Fields (NeRF). Otros investigadores de Berkley también crearon un marco de desarrollo para acelerar los proyectos de NeRF y hacerlos más accesibles.

Debido a la amplia gama de aplicaciones en visión por computadora, gráficos y robótica, el desarrollo de NeRF está creciendo rápidamente. Los investigadores de Berkley proponen un marco modular de PyTorch que incluye componentes plug-and-play para implementar métodos basados en NeRF en diversos proyectos. Su diseño modular también admite herramientas de visualización en tiempo real y herramientas para exportar a video, nube de puntos y representaciones de malla.

El rápido desarrollo en NeRF ha llevado a la publicación de muchos artículos de investigación, pero hacer un seguimiento del progreso es difícil debido a la falta de consolidación de código. Muchos artículos implementan características en su propio repositorio aislado, lo que complica el proceso de transferir características y contribuciones de investigación entre diferentes implementaciones. Para resolver este problema, los investigadores de Berkley presentan NeRF innovativos consolidados como Nerfstudios. Los principales objetivos de Nerfstudios son consolidar diversas técnicas de NeRF en componentes reutilizables y modulares, y permitir la visualización en tiempo real de escenas de NeRF con una amplia gama de controles. Esto proporcionará un flujo de trabajo fácil de usar para crear NeRFs a partir de datos capturados por el usuario.

Nerfstudios consiste en un visualizador en tiempo real alojado en la web para trabajar con cualquier modelo durante el entrenamiento o la prueba. Esto lo hace accesible sin necesidad de una máquina GPU local. También admite diferentes imágenes tomadas desde varios tipos de cámaras y aplicaciones móviles como Polycam, Record3D y KIRI Engine.

La interfaz de visualización en tiempo real de Nerfstudios es útil en el análisis cualitativo de un modelo. Esto permitirá tomar decisiones más informadas durante el desarrollo del método. Para vistas que están lejos de la trayectoria de captura, en comparación con PSNR, NeRF proporciona una comprensión completa del rendimiento. El análisis cualitativo es importante porque permite al desarrollador tener una comprensión más holística del rendimiento del modelo.

Para una imagen impuesta, Nerfstudios optimiza la escena 3D basándose en la radiancia, densidad y otras cantidades como semántica, normales, características, etc. Estos se introducen en un Administrador de Datos seguido de un modelo. El administrador de datos se encarga de analizar los formatos de imagen a través de un Analizador de Datos y generar rayos como Paquetes de Rayos. Estos Paquetes de Rayos se introducen en un Modelo que consultará los Campos y renderizará las cantidades.

El trabajo futuro de los investigadores incluye el desarrollo de matrices de evaluación más apropiadas y la integración del marco con otras áreas como visión por computadora, gráficos por computadora y aprendizaje automático. El desarrollo de métodos basados en NeRF acelera los avances en la comunidad de renderizado neuronal.

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