“放大看不见的：这种人工智能AI方法使用NeRFs来可视化3D中的微妙动作”
AI使用NeRFs可视化3D微动作
我们生活在一个充满运动的世界，从我们身体的微小运动到地球的大规模运动。然而，其中许多运动对于肉眼来说太小而无法看到。计算机视觉技术可以用来提取和放大这些微小的运动，使其更容易看到和理解。
近年来，神经辐射场（NeRF）已经成为3D场景重建和渲染的强大工具。NeRF可以通过训练来表示从图像集合中的3D场景的外观，并且可以从任何视点渲染场景。
NeRF通过学习一个将3D点映射到其对应的颜色和辐射的函数来表示3D场景的外观。然后可以使用这个函数从任何视点渲染场景。这些模型已经被证明非常有效地表示复杂3D场景的外观。它们已经被用于渲染对象、场景甚至人物的逼真3D模型。NeRF还被用于在虚拟现实、增强现实和计算机图形学中开发新的应用。
如果我们利用NeRF的能力来放大3D场景中的微小运动会怎样呢？这并不是一件容易的任务，因为它面临着一些挑战。
第一个挑战是收集具有微小运动的场景的一组图像。这可能很困难，因为这些运动必须足够小，以至于肉眼无法察觉，但又足够大，能够被相机捕捉到。
第二个挑战是训练一个NeRF来表示从收集的图像中的场景的外观。这可能是一项具有挑战性的任务，因为NeRF必须能够学习场景中微小的时间变化。
第三个挑战是对NeRF的点嵌入进行欧拉动作分析。这可能是一个计算上昂贵的任务，因为它需要分析高维空间中的时间变化。
让我们来认识一下3D运动放大，它以巧妙的方式解决了所有这些挑战。
3D运动放大是一种利用NeRF的方法。它使用NeRF来表示具有微小时间变化的场景。在NeRF渲染的基础上，应用欧拉动作分析来放大NeRF的点嵌入中的时间变化。这将导致一个放大的3D场景，揭示了以前看不见的微小运动。
这种方法有几个关键步骤，第一步是数据收集和NeRF训练。它从收集具有微小运动的场景的一组图像开始。这些图像应该从不同的视点和不同的时间步骤捕获。然后，使用这些收集的图像来训练NeRF模型，该模型用于表示从收集的图像中的场景的外观。它被训练来最小化一个损失函数，该损失函数衡量渲染图像与实际图像之间的差异。
一旦NeRF模型准备好，下一步就是进行欧拉运动分析。使用欧拉运动分析放大了NeRF点嵌入的时间变化。欧拉运动分析是一种用于分析流体和固体运动的数学框架。它可以用来提取任何时间变化场中的时间变化，例如NeRF点嵌入。然后使用这些放大的时间变化来放大场景中的动作，通过使用放大的点嵌入从NeRF渲染场景。
