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AI-woordenlijst

Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie

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Neural Radiance Fields (NeRF)

Architecture de réseau neuronal qui représente des scènes 3D continues comme des champs de densité et couleur, permettant la synthèse de nouvelles vues photoréalistes à partir d'images d'entrée limitées.

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Champ de Radiance

Fonction mathématique qui associe à chaque point 3D et direction une valeur de couleur RGB et une densité volumétrique, formant la base de la représentation NeRF.

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Rendu Volumétrique

Technique de visualisation qui intègre la couleur et la densité le long des rayons pour composer des images 2D à partir de représentations 3D continues.

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Ray Marching

Processus d'échantillonnage discret le long des rayons de caméra pour approximer l'intégrale du rendu volumétrique dans les modèles NeRF.

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Échantillonnage Hiérarchique

Stratégie d'échantillonnage adaptative qui concentre les points d'évaluation dans les régions pertinentes du volume, améliorant l'efficacité du rendu NeRF.

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Apparence Dépendante du Point de Vue

Capacité du modèle NeRF à générer des couleurs qui varient selon l'angle d'observation, capturant les effets de réflexion spéculaire et les changements d'éclairage.

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Perte Photométrique

Fonction d'objectif qui mesure la différence entre les pixels générés et les pixels réels pour entraîner les modèles NeRF par descente de gradient.

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Synthèse de Nouvelles Vues

Processus de génération d'images depuis des points de vue non observés pendant l'entraînement, principale application des modèles NeRF.

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Représentation Implicite

Méthode de description de géométries 3D où la forme est définie par une fonction plutôt que par un maillage explicite de vertices et de faces.

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MLP Hiérarchique

Architecture composée de plusieurs perceptrons multicouches travaillant à différentes résolutions spatiales pour améliorer la qualité de reconstruction NeRF.

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Densité Volumétrique

Valeur scalaire assignée à chaque point 3D indiquant la probabilité d'occurrence de matière à cette position, utilisée pour calculer la transparence dans le rendu.

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Pose de Caméra

Paramètres extrinsèques (position et orientation) et intrinsèques (focale, distorsion) définissant comment une scène 3D est projetée sur le plan image 2D.

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Rendu Différentiable

Pipeline de rendu où chaque opération est différentiable, permettant la rétropropagation des gradients depuis les pixels jusqu'aux paramètres du modèle NeRF.

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Équation de Rendu

Formulation mathématique fondamentale décrivant comment la lumière se propage dans une scène et est observée par un capteur, que NeRF approxime par réseaux de neurones.

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Surfels NeRF

Variante de NeRF utilisant des éléments de surface (surfels) pour représenter la géométrie, permettant un rendu en temps réel avec des détails de haute qualité.

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Plenoxels

Approche alternative à NeRF utilisant des grilles de voxels avec apprentissage direct des valeurs de densité et couleur, éliminant le besoin de réseaux de neurones.

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Instant NGP

Implémentation optimisée de NeRF utilisant des réseaux de neurones à grille multi-résolution et des hash features pour un entraînement et rendu quasi-instantanés.

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Mip-NeRF

Extension de NeRF gérant l'anti-aliasing en intégrant les cônes de vision plutôt que les rayons, produisant des résultats plus stables à différentes résolutions.

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Représentation de Scène Neurale

Paradigme général où des réseaux de neurones encodent des propriétés géométriques et apparence de scènes 3D dans leurs poids, permettant reconstruction et rendu.

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