О Нейронном Рендеринге
Что такое Нейронный Рендеринг? Если немного сумбурно, то нейронный рендеринг — это когда мы берем классические алгоритмы синтеза изображений из компьютерной графики и заменяем часть пайплайна нейронными сетями (тупо, но эффективно). Нейронный рендеринг учится рендерить и представлять сцену из одной или нескольких реальных фотографий, имитируя физический процесс камеры, которая фотографирует сцену. Ключевая особенность нейронного рендеринга — разделение процесса фотографирования (т.е. проекции и формирования изображения) и представления трехмерной сцены во время обучения. То есть мы учим отдельное представление трехмерной сцены в явном (воксели, облака точек, параметрически заданные поверхности) либо в неявном виде (signed distance function), из которого рендерятся наблюдаемые изображения. Чтобы всё это обучать, важно чтобы весь процесс рендеринга был дифференцируемым.
Может вы не заметили, но тема нейронного рендеринга, включая всякие нерфы-шмерфы, сейчас хайпует в компьютерном зрении. Вы скажете, что нейронный рендеринг — это очень медленно, и вы будете правы. Обычная тренировка на небольшой сцене с ~50 фотографиями занимает у самого быстрого метода около 5.5 часов на одной GPU, но прогресс не стоит на месте и методы очень активно развиваются. Чтобы охватить все недавние наработки в этом направлении, очень советую прочитать этот SOTA репорт "Advances in Neural Rendering".
Что такое Нейронный Рендеринг? Если немного сумбурно, то нейронный рендеринг — это когда мы берем классические алгоритмы синтеза изображений из компьютерной графики и заменяем часть пайплайна нейронными сетями (тупо, но эффективно). Нейронный рендеринг учится рендерить и представлять сцену из одной или нескольких реальных фотографий, имитируя физический процесс камеры, которая фотографирует сцену. Ключевая особенность нейронного рендеринга — разделение процесса фотографирования (т.е. проекции и формирования изображения) и представления трехмерной сцены во время обучения. То есть мы учим отдельное представление трехмерной сцены в явном (воксели, облака точек, параметрически заданные поверхности) либо в неявном виде (signed distance function), из которого рендерятся наблюдаемые изображения. Чтобы всё это обучать, важно чтобы весь процесс рендеринга был дифференцируемым.
Может вы не заметили, но тема нейронного рендеринга, включая всякие нерфы-шмерфы, сейчас хайпует в компьютерном зрении. Вы скажете, что нейронный рендеринг — это очень медленно, и вы будете правы. Обычная тренировка на небольшой сцене с ~50 фотографиями занимает у самого быстрого метода около 5.5 часов на одной GPU, но прогресс не стоит на месте и методы очень активно развиваются. Чтобы охватить все недавние наработки в этом направлении, очень советую прочитать этот SOTA репорт "Advances in Neural Rendering".