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    谷歌升級 NeRF,僅需一張 2D 圖像即可生成 3D 模型

    2022-09-22 13:25:35   來源:新浪VR

      近日,谷歌宣布了其使用 LOLNeRF 從單個 2D 圖像生成 3D 模型的研究結果。其特點是可以僅從一個視點看到的一張 2D 圖像來構建 3D 模型。

      谷歌解釋說:“LOLNeRF 采用了一個自解碼器框架,用于從一組圖像中學習 3D 結構和外觀建模。LOLNeRF 可以通過從汽車、人類等對象集合中提取特征來學習 3D 結構。每個感興趣的對象只需要一張圖像,沒有必要對同一個對象進行兩次訓練?!?/p>

      2020年,神經輻射場(NeRF)模型發布,僅根據二維圖像即可生成三維模型,不過缺陷也很明顯,即模型需要同一個場景的多個視圖作為監督學習的輸入。如果多視角數據不足,模型就無法估計體積表征,生成的場景很容易崩潰成平面,這也是 NeRF 的主要瓶頸。

      據了解,LOLNeRF 是對 NeRF 的升級,其使用機器學習通過 2D 圖像中的多個點估計 3D 空間中每個點的顏色和密度,從而產生更準確和多方面的 3D 視覺效果。具體來說,LOLNeRF 使用預測的二維 landmarks 將數據集中的所有圖像大致對齊到一個典型的姿態,以此來確定應該從哪個視圖渲染輻射場以再現原始圖像。

      就公布的圖像而言,與原始二維圖像的視點有很大偏差的模型背面是不會生成的。但是,如果建立這種方法,可以大大減輕對真實物體進行 3D 建模的負擔。換言之,它具有加速構建像元宇宙這樣需要大量 3D 模型的虛擬空間的潛力。

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