Respingos gaussianos: técnicas inovadoras de renderização 3D apresentadas em experimento de IA
Em Breve
O experimento Gaussian Splatting, que envolve a configuração manual das posições da câmera para três imagens, chamou a atenção de entusiastas e profissionais de computação gráfica.
O experimento produziu resultados cativantes, com splats exibindo imagens distintas de ângulos variados.
Um experimento intrigante envolvendo Respingos Gaussianos chamou a atenção de entusiastas e profissionais. Este método foi submetido a um teste criativo por Alex Carlier. O experimento envolveu a configuração manual de diferentes posições de câmera para três imagens em uma única cena, seguida de treinamento de técnicas de respingos.
A experiência de Alex Carlier produziu resultados cativantes – quando a perspectiva da câmara é alterada, ocorre um efeito de transição hipnotizante, mudando suavemente uma imagem para outra. Os splats demonstraram sua capacidade de exibir imagens distintas de vários ângulos, mostrando o potencial desta técnica inovadora.
As implicações práticas desta experiência vão além da mera experimentação. A implementação da renderização Gaussian Splatting foi integrada ao renomado Biblioteca NerfStudio, aumentando a gama de ferramentas disponíveis para entusiastas gráficos. NerfStudio se destaca como uma plataforma abrangente que oferece uma API simplificada para criar, treinar e testar NeRFs (Neural Radiance Fields). Ao modularizar cada componente, a biblioteca garante uma implementação mais fácil de usar e interpretável. Tecnologia NeRF, promovendo a exploração e a expressão criativa.
O espírito colaborativo desta iniciativa transparece à medida que o NerfStudio emerge como um repositório fácil de contribuir. O projeto visa promover uma comunidade onde os usuários aproveitam as contribuições uns dos outros, impulsionando a inovação e o avanço na área. Originalmente apresentado como um projeto de código aberto por estudantes da Berkeley AI Research (BAIRRO) em outubro de 2022 como parte de um esforço de pesquisa, continuou a evoluir com contribuições de estudantes de Berkeley e da comunidade em geral.
Uma ilustração cativante da habilidade do algoritmo está em um vídeo que mostra a capacidade do algoritmo de reconstruir uma cena 3D usando imagens capturadas por um drone. Esta conquista notável está enraizada na recente reinvenção de uma técnica de renderização neural aparentemente “antiga”.
Esta técnica inovadora envolve a utilização de dados de vídeo através do Structure from Motion (COLMAP) para extrair uma nuvem de pontos. Posteriormente, um aglomerado de pequenas gaussianas translúcidas é inicializado sobre a nuvem de pontos. Essas gaussianas são meticulosamente otimizadas para garantir a restauração precisa dos quadros originais após a renderização. O resultado? Uma cena 3D vívida e envolvente que pode ser navegada em tempo real.
Embora esse método possa parecer inovador, ele se assemelha à abordagem de gráficos baseados em pontos neurais de 2019, que envolvia o treinamento de elipsóides planos para cada ponto de maneira semelhante. A simplicidade desta técnica prova ser o seu ponto forte, permitindo uma aprendizagem eficiente e uma renderização rápida.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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