Estás leyendo la publicación: Lleve mi video a otra dimensión: HOSNeRF es un modelo de IA que puede generar campos de radiación neuronal dinámicos a partir de un solo video
Hemos experimentado que los medios inmersivos se están convirtiendo en un tema candente recientemente gracias a los avances en los métodos de reconstrucción 3D. Especialmente la reconstrucción de video y la representación de puntos de vista libres han surgido como tecnologías poderosas que permiten una mayor participación del usuario y la generación de entornos realistas. Estos métodos han encontrado aplicaciones en varios dominios, incluida la realidad virtual, la telepresencia, el metaverso y la producción de animación en 3D.
Sin embargo, la reconstrucción de videos conlleva una buena cantidad de desafíos. Experimentamos esto especialmente cuando tratamos con puntos de vista monoculares e interacciones complejas entre humanos y medio ambiente. Si las cosas son simples, entonces el desafío ya no lo es, pero en realidad, nuestras interacciones con el entorno virtual son bastante impredecibles; por lo tanto, son difíciles de abordar.
Se ha logrado un progreso significativo en la síntesis del campo de visión, con Neural Radiance Fields (NeRF) desempeñando un papel fundamental. NeRF se propuso originalmente para reconstruir escenas 3D estáticas a partir de imágenes de múltiples vistas. Sin embargo, su gran éxito ha llamado la atención y, desde entonces, se ha mejorado para abordar el desafío de la síntesis de vista dinámica. Los investigadores han propuesto varios enfoques para incorporar elementos dinámicos, como campos de deformación y campos de radiación espaciotemporal. Además, ha habido un enfoque específico en el modelado humano neuronal dinámico, aprovechando las poses humanas estimadas como información previa. Si bien estos avances se han mostrado prometedores, la reconstrucción precisa de videos monoculares desafiantes con movimientos e interacciones hombre-objeto-escena rápidos y complejos sigue siendo un desafío importante.
¿Qué pasa si queremos avanzar más en los NeRF para que puedan reconstruir con precisión interacciones complejas entre humanos y medio ambiente? ¿Cómo podemos utilizar NeRF en entornos con movimiento de objetos complejos? hora de conocer HOSNerF.
Campos de Radiación Neural Human-Object-Scene (HOSNerF) se introduce para superar las limitaciones de NeRF. HOSNerF aborda los desafíos asociados con los movimientos de objetos complejos en las interacciones humano-objeto y la interacción dinámica entre humanos y diferentes objetos en diferentes momentos. Al incorporar huesos de objetos adjuntos a la jerarquía del esqueleto humano, HOSNerF permite una estimación precisa de las deformaciones de los objetos durante las interacciones humano-objeto. Además, se introdujeron dos nuevas incrustaciones de estado de objetos que se pueden aprender para manejar la eliminación y adición dinámicas de objetos en el modelo de fondo estático y el modelo humano-objeto.
El desarrollo de HOSNerF involucró la exploración e identificación de objetivos y estrategias de entrenamiento efectivos. Las consideraciones clave incluyeron la consistencia del ciclo de deformación, la supervisión del flujo óptico y la representación de primer plano y fondo. HOSNerF Puede lograr una síntesis de vista de novela dinámica de alta fidelidad. Además, permite pausar videos monoculares en cualquier momento y renderizar todos los detalles de la escena, incluidos humanos dinámicos, objetos y fondos, desde puntos de vista arbitrarios. Entonces, literalmente puedes disfrutar de la infame Neo esquivando balas escena en el Matriz película.
HOSNerF presenta un marco innovador que logra una síntesis de vista novedosa de alta fidelidad de punto de vista libre de 360 ° para escenas dinámicas con interacciones entre humanos y medio ambiente, todo desde un solo video. La introducción de huesos de objetos y representaciones condicionales de estado permite HOSNerF para manejar con eficacia los complejos movimientos no rígidos y las interacciones entre los seres humanos, los objetos y el medio ambiente.
