为媒体部门创建场景

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以及更快的内容制作。 场景可以作为三角形网格来播放。在每个可见部分中，都会创建一个着色器来推断输出像素的颜色。将网格表示为网格后，使用MLP多层学习算法重新创建每个点的特征和不透明度。新的算法不断涌现，可以提高处理这些复杂场景的性能。 NeRF 可以在各种设备上成功复制，如下图所示，来自MobileNeRF论文： 关于nerf是什么的图片 到目前为止，实现类似结果的技术是摄影测量：使用许多图像，生成具有或多或少细节的三维表示。这项技术已经被人工智能的使用所超越，而这正是 NeR。

F 所依赖的。NeRF 的优点是它可以批量捕捉场景的元素。这意味着，与摄影测量不同，它能够正确地表示具有反射的透明或金属物体。这将有助于现在难以看到的产品的可视化，因为它们使用透明塑料材料或具有摄影测 巴西电话号码表 量无法充分捕捉到的反射的金属保护。 Plain Concepts Research 团队已经将该技术集成到我们的工业 3D 图形引擎Evergine中。结果如下所示： 在另一个例子中，我们的一位同事使用了他家后院的两张图像来重新创建它并模拟参观。为此，他使用了 Azure 机器学习、COLMAP（一种免费工具，可在 Github 上下载，可。



编译图像集合来构建 3D 对象）、Nerfstudio（一种用于简化 NeRF 设计过程的 API）和mip-NeRF 360模型，适用于“相机”必须旋转 360 度的场景。结果是可以由无人机或起重机上的相机记录的静态图像。 即时NeRF 基于NeRF，NVIDIA推出了Instant NeRF，它借助人工智能将照片转换为3D场景。正如您在下面的视频中看到的，使用四张照片和一个神经网络就可以创建 360 度静态图像。 人工智能的使用对于实现类似谷歌街景的场景非常重要。正如 NVIDIA 视频中所说，“人工智能正在几秒钟内将 2D 照片转变为 3D 场景。” NeRF 在。