NeRF là gì? Trường bức xạ nơ-ron hoạt động như thế nào?

1112

29-01-2024

NeRF hay Trường bức xạ nơ-ron là thuật ngữ khá mới trong lĩnh vực hình ảnh. Hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu NeRF là gì và chúng hoạt động như thế nào trong bài viết dưới đây.

NeRF là gì?

NeRF là viết tắt của Neural Radiance Field - trường bức xạ nơ-ron. NeRP có thể hiểu là một mạng nơ-ron giúp tái tạo các hình ảnh ba chiều từ tập hợp hình ảnh hai nhiều. NeRF học hình học cảnh, đối tượng và góc của cảnh cụ sau đó hiển thị thêm các góc nhìn mới lạ ở chế độ 3D, tự động tạo dữ liệu để lấp đầy các cảnh, các góc còn thiếu.

Ứng dụng của NeRF trong thực tế

1. Đồ họa máy tính và hoạ hình

Trong lĩnh vực đồ họa máy tính, NeRF có trách nhiệm tạp hiệu ứng hình ảnh, mô phỏng và cảnh chân thực. Với công nghệ này, nhân vật và hình ảnh sẽ hiện ra một cách chân thực nhất. Ngoài ra, NeRF cũng được sử dụng để tạo độ chân thực cho đồ họa trò chơi điện tử và hoạt họa của phim VX.

2. Y tế

NeRF tái tạo các cấu trúc giải phẫu từ các bản quét 2D, MRI từ đó cung cấp hình ảnh các mô và cơ quan trong cơ thể cho các bác sĩ và kỹ thuật viên y tế.

3. Thực tế ảo

NeRF có thể lập mô hình chính xác các cảnh 3D nên được sử dụng trong các công nghệ thực tế ảo. Tùy vào hướng xem mà NeRF có thể hiển thị hình ảnh mới, thậm chí kết xuất các đối tượng ảo trong không gian thực.

4. Hình ảnh vệ tinh

NeRF sử dụng các hình ảnh do vệ tinh cung cấp để tạo ra các mô hình toàn diện về bề mặt trái đất được dùng trong các trường hợp sử dụng RC yêu cầu số hóa môi trường trong thế giới thực.

NeRF hoạt động như thế nào?

Máy tính sử dụng nhiều kỹ thuật đồ họa khác nhau để kết xuất ra hình ảnh 3D. Các hình ảnh này sẽ có những thuộc tính riêng biệt để xác định chất lượng và tính chân thực của hình ảnh:

Hình học: Định vị, định hướng, tỷ lệ các mô hình 3D trong cảnh
Ánh sáng: Bóng, độ sáng, màu sắc, phản xạ
Độ trong suốt, độ mờ (ánh sáng đi qua các vật thủy tinh, sương mù,...)
Khối lượng, mật độ (khói, mây,...)
Kết cấu vật liệu (vải, gỗ, kim loại,...)

Màu sắc và phân bố ảnh hưởng trực tiếp đến hình ảnh vì thế nên việc tạo bóng sẽ giúp xác định ánh sáng của từng khu vực, từng bề mặt khác nhau, tạo cảm giác về chiều sâu và hình dạng.

NeRF ứng dụng các kỹ thuật đồ họa máy tính với kiến trúc mạng nơ-ron để xử lý tất cả các yếu tố của hình ảnh. Kiến trúc mạng nơ-ron mà NeRF sử dụng được gọi là perceptron nhiều lớp (MLP) - mô hình được đào tạo để ánh xạ các tọa độ không gian và hướng tới các giá trị màu sắc và mật độ. MLP cũng sử dụng một loạt cấu trúc toán học sắp xếp các đầu vào. Ví dụ như vị trí trong không gian 3D, hướng xem 2D để xác định giá trị màu sắc mà mật độ tại mỗi điểm ảnh.

Các loại trường bức xạ nơ-ron NeRF hiện nay

1. PixelNeRF

PixelNeRF (CPVR 2021) là một hình thức mới ban đầu của NeRF, sử dụng kiến trúc tích chập hoàn toàn và có thể dựa trên đầu vào hình ảnh đơn lẻ. Cách tiếp cận này giảm thiểu việc hiệu chỉnh chế độ xem và tài nguyên điện toán cần thiết, hợp lý hóa quá trình tạo và tối ưu hóa NeRF.

2. Mega-NeRD

Mega-NeRD (CVPR 2022) là một khung NeRF khác, được thiết kế đặc biệt để xử lý các cảnh quy mô lớn. Khung này sử dụng thuật toán phân cụm hình học thay thế và cấu trúc mạng thưa thớt, cho phép xử lý hình ảnh với các điều kiện ánh sáng đa dạng. NeRF được tối ưu hóa này sử dụng lưới bức xạ nơ-ron thưa thớt (SNeRG) để chụp và kết xuất các môi trường trong thế giới thực một cách hiệu quả.

3. NSVF

Kỹ thuật NSVF (Neural Sparse Voxel Fields) là một dạng của NeRF, chúng sẽ bỏ qua các điểm ảnh trống trong quá trình kết xuất, từ đó tăng tốc độ xử lý. Phương pháp này tập trung vào việc học cấu trúc điểm ảnh trong các ô mạng, giúp tạo ra hình ảnh chất lượng cao mà không cần phải có điểm nhìn cụ thể.

4. Plenoptic voxel

Thay vì sử dụng mạng nơ-ron perceptron nhiều lớp, Plenoptic Voxel (2021) sử dụng lưới 3D thưa thớt. Với lưới này, tốc độ kết xuất của các mô phỏng mới sẽ tăng lên trong khi vẫn duy trì độ chân thực của hình ảnh thông qua nội suy điểm ảnh ba chiều.

NeRF kết xuất hình ảnh như thế nào?

Quá trình tạo hình ảnh của NeRF được gọi là kết xuất nơ-ron. Và để tạo được các hình ảnh 3D chân thật, chi tiết từ các dữ liệu thô NeRF đã phải dùng đến nhiều kỹ thuật khác nhau để chuyển đổi.

Các kỹ thuật kết xuất từ lĩnh vực đồ họa máy tính cho phép mô hình NeRF chiếu và thao tác các cảnh theo hình học. Ví dụ:

1. Kết xuất đồ họa

Một số kỹ thuật kết xuất từ lĩnh vực đồ họa máy tính được NeRF sử dụng:

Kỹ thuật truyền tia mô phỏng người dùng để tăng tính hiển thị của các đối tượng
Kỹ thuật dò tia mở rộng bằng cách mô phỏng hành vi vật lý của ánh sáng (phản xạ, khúc xạ, bóng,...)
Kỹ thuật mành hóa chuyển đổi thông tin vector 3D thành điểm ảnh trên màn hình 2D.

2. Kết xuất khối lượng

Xác định các giá trị màu đỏ, xanh lá cây, xanh dương và mật độ khối lượng của mỗi điểm ảnh trong không gian hoặc hình ảnh 3D. Những số liệu thu được ánh xạ đến vị trí tương ứng trong hình ảnh 2D.

Với khả năng tái tạo không gian 3D và ánh sáng một cách chi tiết và chân thực, NeRF đem đến những tiềm năng lớn trong việc tạo ra những trải nghiệm thị giác mới mẻ và hấp dẫn. Hi vọng rằng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về NeRF và cách NeRF hoạt động.