Korzystanie z filmu nakręconego pod różnymi kątami w neuralangelo oferuje kilka znaczących zalet rekonstrukcji 3D:
1. Ulepszona percepcja głębokości: Zdobywając scenę lub obiekt z wielu punktów widzenia, neuralangelo może lepiej zrozumieć relacje głębokości i przestrzenne w scenie. To podejście wielokątne pozwala AI dokładne określenie pozycji kamery dla każdej ramki, co jest kluczowe dla stworzenia precyzyjnej reprezentacji 3D [3] [4].
2. Ulepszona tekstura i przechwytywanie wzorów: Neuralangelo wyróżnia się rejestrowaniem powtarzających się wzorów tekstury, jednorodnych kolorów i obszarów silnych wariantów kolorów, w których poprzednie modele AI walczyły. Zastosowanie materiału wideo z różnych stron pomaga w dokładnym renderowaniu tych złożonych tekstur i wzorów, co skutkuje bardziej realistycznymi i szczegółowymi modelami 3D [4] [10].
3. Rekonstrukcja o wysokiej wierności: Podejście z wieloma widokami umożliwia neuronangelo rekonstrukcję gęstej struktury powierzchni 3D o wierności, która przewyższa poprzednie metody. Oznacza to, że powstałe modele 3D są bardzo szczegółowe i dokładne, dzięki czemu są odpowiednie dla aplikacji, takich jak gry wideo, robotyka i cyfrowe bliźniaki [1] [5].
4. Wszechstronność wielkości sceny: Neuralangelo może obsługiwać zarówno sceny zorientowane na małe obiektowe, jak i na dużą skalę środowiskową wewnętrzne lub zewnętrzne. Zdolność do przetwarzania wideo z różnych stron pozwala na odbudowę szczegółowych modeli złożonych scen, takich jak budynki lub krajobrazy, z dużą dokładnością [7] [10].
5. Wydajność i dostępność: Korzystanie z materiału wideo upraszcza proces gromadzenia danych w porównaniu z tradycyjnymi metodami fotogrametrii, które często wymagają dużej liczby statycznych obrazów wykonanych pod precyzyjnymi kątami. Zdolność Neuralangelo do pracy z wideo sprawia, że jest bardziej dostępna i wydajna dla użytkowników, ponieważ może przetwarzać materiał z urządzeń takich jak smartfony lub drony [10] [11].
6. Optymalizacja i udoskonalanie: Po utworzeniu początkowej reprezentacji 3D, neuralangelo optymalizuje i udoskonala model poprzez wyostrzenie szczegółów. Ten proces optymalizacji, ułatwiony przez wielokątne wejście wideo, zapewnia, że końcowy model 3D jest bardzo dokładny i atrakcyjny wizualnie [3] [4].
Ogólnie rzecz biorąc, zastosowanie wideo nakręconych pod różnymi kątami w neuralangelo zwiększa dokładność, szczegóły i realizm rekonstrukcji 3D, co czyni go potężnym narzędziem do szerokiej gamy zastosowań.
Cytaty:[1] https://www.fxguide.com/quicktakes/neural-surface-reconstruction-from-a-phone-with-neuralangelo/
[2] https://integrate-ai.co.uk/nvidia-neuralangelo-can-turn-2d-videos-into-3d-graphics/
[3] https://www.techeblog.com/nvidia-neuralangelo-2d-video-clips-into-3d-structures/
[4] https://petapixel.com/2023/06/01/nvidias-neuralangelo-ai-curns-iphone-video-detailed-3d-structures/
[5] https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/
[6] https://ozgungenc.substack.com/p/neural-raphics-neuralangelo
[7] https://radiancefields.com/a-digital-masterpiece-neuralangelo-by-nvidia
[8] https://arxiv.org/html/2407.20868v1
[9] https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/paper.pdf
[10] https://www.geowedekews.com/news/nvidia-neuralangelo-open-source-3d-models-nerf
[11] https://www.aiworldtoday.net/p/neuralangelo-ai-turns-iphone-videos-to-3d-metode