Thuật ngữ AI
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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.
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.
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.
Ray Marching
Processus d'échantillonnage discret le long des rayons de caméra pour approximer l'intégrale du rendu volumétrique dans les modèles NeRF.
Échantillonnage Hiérarchique
Stratégie d'échantillonnage adaptative qui concentre les points d'évaluation dans les régions pertinentes du volume, améliorant l'efficacité du rendu NeRF.
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.
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.
Synthèse de Nouvelles Vues
Processus de génération d'images depuis des points de vue non observés pendant l'entraînement, principale application des modèles NeRF.
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.
MLP Hiérarchique
Architecture composée de plusieurs perceptrons multicouches travaillant à différentes résolutions spatiales pour améliorer la qualité de reconstruction NeRF.
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.
Pose de Caméra
Paramètres extrinsèques (position et orientation) et intrinsèques (focale, distorsion) définissant comment une scène 3D est projetée sur le plan image 2D.
Rendu Différentiable
Pipeline de rendu où chaque opération est différentiable, permettant la rétropropagation des gradients depuis les pixels jusqu'aux paramètres du modèle NeRF.
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.
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.
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.
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.
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.
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.