上海哪里做网站好,北京网站建设华网,发稿渠道,检测网站空间容量文章目录 3D表示技术的概述#xff1a;Signed Distance Function (SDF)Occupancy Field (占用场)神经辐射场#xff08;NeRF#xff09; Occupancy Networks 是一种基于Occupancy表示的可微分模型#xff0c;它在与其他3D表示技术#xff08;例如点云、体素和三角面片Signed Distance Function (SDF)Occupancy Field (占用场)神经辐射场NeRF Occupancy Networks 是一种基于Occupancy表示的可微分模型它在与其他3D表示技术例如点云、体素和三角面片的比较中展现出显著的优势
可微分性Occupancy Networks 能够无缝地融入深度学习模型中支持梯度下降等优化技术。隐式表示它能够精确地捕捉到任意形状的物体而无需直接存储表面网格信息。内存效率相对于传统方法Occupancy Networks 在表示复杂形状时可以显著减少内存的使用。
在自动驾驶领域Occupancy Networks 被应用于环境感知模型的构建用以预测道路上的障碍物和其他物体。而在数字人领域则用于创建3D人体模型这在动画、游戏和其他多媒体应用中具有广泛的用途。
3D表示技术的概述
点云由一系列3D点构成每个点标示物体表面的一个特定位置。体素通过将3D空间划分成一系列规则的小格子来表示物体的占用情况每个格子代表一个体积单位内的物体存在状态。三角面片利用一系列三角形来模拟物体表面每个三角形覆盖物体表面的一小部分。
而对于3D的隐式表示包括
Occupancy fields描述空间中每个点是否被占用的状态。Signed distance fields (SDF)记录空间中每个点到物体表面的距离。Neural radiance fields (NeRF)表示每个点在特定视角和光照条件下的颜色与亮度。
空间场指的是一种将空间中的点映射到特定属性如标量、向量等的函数。例如温度场将点映射到温度值而重力场则映射到重力强度。
Occupancy Networks 的实现方式
Voxel Occupancy Networks通过划分3D空间为规则的格子并使用神经网络预测每个格子的占用状态。Point Occupancy Networks利用神经网络来预测空间中每个3D点的占用情况。Implicit Occupancy Networks采用神经网络预测空间中每个点的占用概率。
总体而言Occupancy Networks 代表了3D表示技术中的一项创新凭借其可微分性、隐式表示能力和高内存效率已在自动驾驶、数字人形象构建等领域找到了实际应用并展现出广泛的应用前景。 Signed Distance Function (SDF)
Signed Distance FunctionSDF又称为“有符号距离函数”我们通常用来定义一个对象的SDF。
SDF表示一个给定点到一个物体的最近表面的有符号距离同时点和表面之间分布在物体内外点在表面内部则距离为负。
SDF的数学定义如下
SDF(x) s : x ∈ ℝ³, s ∈ ℝ.这里x是一个三维空间代表三维空间中的点s是一个值。也就是说SDF函数上定义空间中的点到对象表面的有符号距离也就是每个点都有一个值s这里s表示一个给定点到物体表面的小距离。
相应的s 0则表示x在物体内部s 0表示x在物体外部s 0表示x在物体上。我们通常可以用SDF(x) 0来表示一个物体表面。
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Occupancy Field (占用场)
占用场是一个将空间点映射为占有概率占用场是在世界坐标中属于神经几何学的范畴比如说Neural Surface Field。
占用场的数学定义如下
F(p) s : p ∈ R^3, s ∈ R.这里的p是空间中的点s是一个介于0和1之间的实数。可以看到占用场的定义与传统的距离场如SDF是一致的但和SDF的区别在于SDF中s表示的是空间点到几何体表面的距离而占用场的s的取值是[0, 1]即表示在0,1之间所以占用场是将一个三维空间的点映射到[0,1]即
F : R^3 → [0, 1]占用场将s值定为0.5为标准即s大于0.5表示该点位于几何体内部s小于0.5表示该点位于几何体外部s等于0.5则位于几何体上。所以我们可以用 F(p) 0.5 来定义一个连续的三维占有场中的一个曲面。
神经辐射场NeRF
神经辐射场NeRF是一种通过学习连续的体积场景表征来合成复杂场景的新视图的方法。NeRF以其令人印象深刻的结果彻底改变了3D重建和视图合成领域。
神经辐射场的核心是一个将空间位置和观察方向映射到颜色和密度的函数这些是渲染3D场景的关键要素。这个映射函数 ( F ) 可以表示为 F(x, y, z, d) → (R, G, B, σ) 在此函数中
( x, y, z ) 代表空间坐标( d ) 代表观察方向( R, G, B ) 代表该空间点和该方向由函数生成的RGB颜色( sigma ) 代表该点的体积密度决定了光通过时被吸收的程度。
通过利用体积内光和颜色的属性神经辐射场能够从任意视点渲染出高度真实的图像有效地将充满数据的空间转变成一个“神经场景”充满了光辉和色彩。
