Giới thiệu về Giải Pháp Digital Humans

Trong những năm gần đây, việc tổng hợp hình ảnh người điều khiển bằng âm thanh đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn với nhiều ứng dụng tiềm năng. Nhiều phương pháp truyền thống như điểm đặc trưng (landmarks) và lưới (meshes) đã được sử dụng để thiết lập thông tin cấu trúc khuôn mặt, nhưng hiệu quả của chúng rất phụ thuộc vào các yếu tố trung gian.

Sự xuất hiện của NeRF (Neural Radiance Fields) tại hội nghị ECCV 2020 đã mở ra một hướng đi mới, cho phép tái tạo các cảnh 3D phức tạp chỉ từ hình ảnh 2D. NeRF có khả năng tạo ra các cảnh 3D chân thực, khơi dậy sự phát triển của nhiều phương pháp khác như NeRFace và một số mô hình khác sử dụng đặc trưng âm thanh để điều khiển NeRF. Tuy nhiên, các phương pháp này vẫn gặp phải nhược điểm về tốc độ xử lý.

Nghiên cứu gần đây như RAD-NeRF và ER-NeRF đã nỗ lực cải tiến NeRF để tạo ra các biểu diễn con người nói chuyện có chất lượng cao và độ trễ thấp. Mục tiêu là mang đến cho người dùng trải nghiệm môi trường ảo chân thực, cho phép tương tác một cách trực quan.

Demo những gì RAD-NeRF có thể làm: Demo RAD-NeRF

Tìm Hiểu Về NeRF

1. Khái niệm cơ bản về NeRF

NeRF là một kỹ thuật dùng mạng nơ ron để tổng hợp góc nhìn mới cho các cảnh 3D. Nói một cách đơn giản, NeRF nhận vào một tập hợp các góc nhìn đã biết và tối ưu hóa để mô phỏng cảnh đó liên tục, từ đó tạo ra các góc nhìn mới.

1.1 Nguyên lý hoạt động

Ví dụ, với NeRF, người dùng cung cấp những hình ảnh 2D với tọa độ (x, y) và màu sắc tương ứng (c). Để tìm ra một ánh xạ, NeRF sẽ tạo một hàm giúp dự đoán giá trị màu c tại mỗi tọa độ. Kết quả của quá trình này dẫn đến việc NeRF có thể suy luận và tạo ra hình ảnh 3D từ các thông số đã được huấn luyện.

1.2 Huấn luyện NeRF

Quá trình huấn luyện NeRF yêu cầu nắm vững một số khái niệm như camera ray. Đầu vào của NeRF là 5 chiều, gồm các tọa độ 3D và hướng quan sát, và đầu ra là giá trị màu và mật độ thể tích.

2. Kỹ thuật Mã Hóa và Tối Ưu

NeRF sử dụng các kỹ thuật như mã hóa vị trí để nâng cao độ chính xác mô hình, đồng thời áp dụng phương pháp lấy mẫu phân cấp để cải thiện hiệu quả hiển thị cảnh 3D.

3. Volume Rendering

Volume rendering là một bước quan trọng trong NeRF, ảnh hưởng đến cách mà màu sắc được tính toán từ các điểm mẫu. Công thức toán học liên quan đến việc tích phân ánh sáng và mật độ thể tích của các điểm để cho ra màu sắc của pixel trong ảnh mới.

Kết luận: NeRF đã đóng góp đáng kể trong việc tái tạo và điều khiển cảnh 3D, mở ra cơ hội cho nhiều nghiên cứu và ứng dụng mới trong lĩnh vực đồ họa máy tính và trải nghiệm người dùng.

Để tìm hiểu thêm về RAD-NeRF và ứng dụng của nó trong giải pháp Digital Humans, hãy theo dõi phần 2!

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại để lại bình luận nhé!
source: viblo