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Focus sur les champs neuronaux au SIGGRAPH 2023

Dans cet article :

  • Les NeRF ont attiré l'attention au SIGGRAPH 2023, modifiant la représentation 3D dans l'informatique visuelle.
  • Les NeRF apportent réalisme dynamique, polyvalence et compacité dans tous les secteurs.
  • Luma AI et NVIDIA ont présenté un rendu en temps réel et des hologrammes, mettant en valeur la capacité de transformation des NeRF.

Lors de l'événement SIGGRAPH de cette année, le centre de l'attention était sans aucun doute la discussion et la présentation des champs de radiance neuronale (NeRF), marquant un changement important dans l'informatique visuelle. Des articles scientifiques aux cours de formation et aux démonstrations technologiques, les NeRF ont occupé le devant de la scène, soulignant leur potentiel de transformation. Le concept a pris de l'importance grâce à la reconnaissance qu'il a reçue l'année dernière via Luma.ai. La technologie, apparue initialement comme une évolution de la photogrammétrie, étend son champ d'application bien au-delà, avec des implications atteignant l'industrie des effets visuels.

Le phénomène autour des NeRF s'est considérablement intensifié cette année, en raison de leur approche innovante de la représentation d'objets 3D. La technologie a été remarquée pour la première fois grâce à l'application accessible de Luma.ai qui permettait aux utilisateurs d'iPhone de créer des NeRF. Cependant, le véritable impact des NeRF dépasse leur reconnaissance initiale en tant qu’outils de photogrammétrie améliorés. Au lieu de cela, ils ont le potentiel de defi le paysage du domaine des effets visuels, modifiant ainsi la manière dont les professionnels abordent les domaines de la modélisation et de l'animation.

Déballage des NeRF au SIGGRAPH 2023

Pour les participants au SIGGRAPH 2023, les NeRF se sont imposés comme étant au centre de l'attention : une exploration approfondie a fourni aux participants un aperçu du fonctionnement complexe de la technologie NeRF. Des sessions clés, telles que le cours « Champs neuronaux pour l'informatique visuelle », ont permis aux participants d'acquérir une compréhension complète des techniques NeRF et de leurs fondements matic . Le cours, dirigé par James Tompkin de l'Université Brown, a réuni des conférenciers de renom, dont Alex Yu de Luma AI et Towaki Takikawa de l'Université de Toronto/NVIDIA.

Les NeRF, également connus sous le nom de Neural Radiance Fields, s'écartent des méthodes conventionnelles de représentation 3D. Ils englobent des scènes au sein de réseaux de neurones, offrant une approche volumétrique contrastant avec les modèles polygonaux traditionnels. Les NeRF encapsulent les valeurs de radiance des scènes, régissant l’interaction de la lumière dans l’environnement. De plus, ils intègrent des champs de densité, décrivant la probabilité d'espaces occupés ou vacants. La synthèse des champs de densité et de radiance permet aux NeRF de reproduire de manière authentique les apparences des objets dans un espace tridimensionnel.

NeRF vs photogrammétrie : un changement de paradigme dans la représentation

Les NeRF s'écartent considérablement de la photogrammétrie, produisant des résultats dynamiques et dent de la perspective. La photogrammétrie repose sur la triangulation de points fixes à partir de plusieurs images, ce qui donne lieu à des représentations statiques. En revanche, les NeRF produisent des rendus dynamiques à mesure que les spectateurs parcourent les scènes, s'adaptant aux fluctuations de l'éclairage et des points de vue. Cet attribut améliore le réalisme et l’immersion, différenciant les NeRF des méthodologies conventionnelles.

Bien que les NeRF nécessitent des ressources informatiques importantes, leur compacité et leur efficacité les distinguent. Les NeRF possèdent des capacités de compression exceptionnelles, contrairement aux modèles traditionnels, attribuées à leur dépendance à l'égard de surfaces implicites et de modèles matic . Cette approche distinctive permet aux NeRF de représenter des scènes de manière succincte et flexible. Établissant des parallèles avec l'efficacité de la Gameboy originale, les NeRF réalisent des prouesses de compression remarquables.

Applications polyvalentes et impact des NeRF dans tous les secteurs

Les NeRF présentent une boîte à outils polyvalente capable de relever des défis multiformes dans divers secteurs. Leur capacité à fournir des modèles géométriques précis, des apparences réalistes et des mouvements fluides les positionne comme une solution prometteuse pour capturer des représentations authentiques du monde réel. Au-delà de la portée des effets visuels, les NeRF abritent des applications potentielles dans les jeux, la visualisation architecturale et d'autres domaines.

Luma AI a présenté la version 0.3 de son plugin Unreal Engine 5, dévoilant un rendu révolutionnaire du volume neuronal en temps réel. Cette avancée permet aux NeRF de générer des rendus en temps réel rapidement et efficacement. Conçue pour la visualisation intérieure, l'innovation de Luma AI élimine le besoin de drones, de LIDAR ou de caméras complexes.

NVIDIA a attiré l'attention avec une démonstration en direct des NeRF en vidéoconférence holographique. Cette mise en œuvre en temps réel a captivé les participants, démontrant le potentiel remarquable de la technologie NeRF dans la création d'hologrammes dynamiques et immersifs.

Le framework NeRF : informations techniques

Le fondement des NeRF repose sur l'échantillonnage des coordonnées pour les entrées du réseau neuronal, la prédiction des signaux reconstruits et leur rendu ou leur déduction pour des mesures du monde réel. Ce processus exploite des fonctions différenciables, facilitant la reconstruction de représentations vives et riches à partir d'entrées de capteurs limitées.

Les NeRF ont introduit de nouveaux défis, notamment la reconstruction précise du maillage et la complexité du rééclairage. Les chercheurs s'attaquent avec diligence à ces obstacles, en concevant des solutions telles que Neuralangelo de NVIDIA et l'ensemble de données « Relight my NeRF ». Des innovations telles que NeRFMeshing s'efforcent d' trac des maillages 3D méticuleux des réseaux NeRF, élargissant ainsi leur applicabilité.

À mesure que les NeRF prennent de l’ampleur, leur influence transformatrice sur l’informatique visuelle devient de plus en plus évidente. La prolifération rapide des recherches et des applications liées au NeRF souligne leur importance. Qu'il s'agisse de révolutionner les techniques de rendu, de permettre des hologrammes dynamiques ou de defi la représentation 3D, les NeRF façonnent constamment la trajectoire de l'informatique visuelle.

Les NeRF sont devenus une technologie révolutionnaire ayant des implications considérables dans divers secteurs. Leurs résultats dynamiques, leur compacité et leur capacité à surmonter des défis complexes du monde réel soulignent leur potentiel et leur polyvalence. À mesure que la recherche NeRF progresse, son impact sur l’informatique visuelle est sur le point d’imprégner divers domaines, remodelant à jamais notre perception et notre interaction avec les espaces tridimensionnels.

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