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「3Dシーン表現の境界を破る：新しいAIテクニックによる高速かつ効率的なレンダリングとストレージ要件の削減によるゲームの変革」

NeRFは、連続的な3Dボリュームとしてシーンを表します。離散的な3Dメッシュやポイントクラウドの代わりに、シーン内の任意の3Dポイントの色と密度の値を計算する関数を定義します。異なる視点からキャプチャされた複数のシーン画像でニューラルネットワークをトレーニングすることにより、NeRFは観測された画像と整合性のある正確な表現を生成する方法を学習します。 NeRFモデルがトレーニングされると、任意のカメラの視点からシーンの写真のような新しいビューを合成し、高品質のレンダリング画像を作成できます。NeRFは、従来の3D再構築方法では難しい複雑な照明効果、反射、透明性を含む高忠実度のシーンの詳細を捉えることを目指しています。 NeRFは、高品質な3D再構築とシーンの新しいビューのレンダリングにおいて有望な結果を示し、コンピュータグラフィックス、仮想現実、拡張現実などの分野で精度の高い3Dシーン表現が重要なアプリケーションに役立つものとなっています。ただし、大規模かつ詳細なシーンをキャプチャするために、NeRFは記憶容量や処理能力の要件による計算上の課題も抱えています。 3Dガウス描画では、高品質のレンダリング画像を維持するために多数の3Dガウスが必要とされ、これには多大なメモリとストレージが必要とされます。ガウス点の数を削減しながら性能を犠牲にせずにガウス属性を圧縮することは効率を高めます。成均館大学の研究者は、高いパフォーマンスを保持しながらガウスの数を大幅に削減する学習可能なマスク戦略を提案しています。また、彼らは球面調和関数に頼らず、グリッドベースのニューラルフィールドを使用することで、ビュー依存の色のコンパクトで効果的な表現を提案しています。彼らの研究は、高いパフォーマンス、高速トレーニング、コンパクトさ、リアルタイムの描画を実現する3Dシーン表現の包括的なフレームワークを提供します。彼らは実際のシーンや合成シーンを含むさまざまなデータセットでコンパクトな3Dガウス表現を幅広くテストしています。データセットに関係なく、実験全体で、3Dガウス描画と比較してストレージが10倍以上削減され、シーン表現の品質を維持しながら描画速度が向上することが一貫して確認されました。ポイントベースの手法は3Dシーンの描画に広く使用されています。最も単純な形式はポイントクラウドです。しかし、ポイントクラウドは穴やエイリアシングなどの視覚的なアーティファクトを引き起こす可能性があります。研究者たちは、ポイントをラスタ化ベースのポイントスプラッティングと微分可能なラスタ化を介して処理することによってこれを軽減する点ベースのニューラルレンダリング手法を提案しました。 NeRFの未来は、3Dシーンの理解とレンダリングを革新する可能性を秘めており、現在の研究の取り組みがさらなる範囲を拡大し、効率的でリアルなさまざまなドメインでの応用を可能にすることが期待されています。

「データプロジェクトを始めるための3つの強力なPythonライブラリを（一部）自動化して、EDAを手助け」

「ごみを出すにはごみを入れる」という古い格言を避けるためには、データを理解し、きちんと整理することに十分な時間を費やすことが重要です最近、私はコンラッドの著書「The Kaggle Book」を読みました

スキレンチュートリアル：モジュール 3

この記事は私のscikit-learnチュートリアルシリーズの3つ目の投稿ですもし読み逃してしまった方がいれば、私の最初の2つの投稿を強くおすすめしますそれに従って進める方がずっと簡単ですモデルのセットアップを行ってきたのですが、…

ソウル国立大学の研究者たちは、ディフュージョンベースモデリングを用いたVRにおけるドメインフリーな3Dシーン生成において、画期的なAI手法であるLucidDreamerを紹介します

商業的で混合現実プラットフォームの開発と、3Dグラフィックス技術の急速な進歩により、高品質な3Dシーンの作成はコンピュータビジョンの主要な課題の一つとなっています。これには、任意の入力テキスト、RGB、RGBD画像などをリアルな多様な3Dシナリオに変換する能力が求められます。3Dスキャンに基づく訓練データの制約により、ボクセル、ポイントクラウド、暗黙的なニューラル表現を使用して直接3Dオブジェクトとシーンを構築しようとする試みはあったものの、制限された多様性と品質を示しました。Stable Diffusionのような事前訓練された画像生成拡散モデルを使用して、多様な優れた3Dシナリオを生成するアプローチが問題の解決策の一つです。このような巨大なモデルは、大量の訓練セットから得られるデータ駆動型の知識に基づいて信じられる画像を生成しますが、生成される画像間の多視点の一貫性を保証することはできません。ソウル大学の研究チームは、この論文で「LucidDreamer」というパイプラインを紹介しています。これは、テキスト、RGB、RGBDなどのさまざまな種類の入力から、3Dガウススプラッティングと安定した拡散を使用して高品質な3Dシナリオを生成するために交互に繰り返される「Dreaming」と「Alignment」という2つのステップを提供します。「LucidDreamer」パイプラインを使用して、1つの大きなポイントクラウドを作成します。2つのプロセスを開始する前に、元の画像と一致する深度マップで初期のポイントクラウドを作成します。幾何学的に一貫した画像を作成し、それらを三次元空間に投影することは、夢の体験の一部です。新しいカメラ座標上の可視ポイントクラウド領域を新しいカメラ平面に投影する前に、研究チームはカメラを事前に定義されたカメラ軌跡に沿って移動させます。次に、投影された画像はStable Diffusionベースのインペインティングネットワークに送られ、画像を使用してアイデア全体を作成します。インペインティングされた画像と予測された深度マップを3D空間に持ち上げることにより、新しい3Dポイントのコレクションが作成されます。次に、新しいポイントの位置を3D空間でゆっくりと移動させることにより、提案されたアライメント技術が現在のポイントクラウドにスムーズに結合します。以上の手順を十分な回数行った結果得られる巨大なポイントクラウドを、Gaussian splatsの最適化のためのSfMポイントの開始点として使用します。 3Dガウススプラッティングの連続的な表現により、ポイントクラウド内の深度差によるギャップがなくなり、より写真のような3Dシナリオを表示することができます。図1は、シンプルなLucidDreamerテクニックと共に3D生成の結果を示しています。現行のモデルと比較して、LucidDreamerは非常に現実的で驚くほどの結果を示します。研究チームによると、ScanNet、NYUDepth、Stable Diffusionの画像を条件とした作成された3Dシーンを比較すると、すべてのデータセットでより良い視覚効果が見られます。図1：研究チームは、テキスト、RGB、RGBDなどの入力タイプから高品質で多視点一貫の3Dシナリオを生成するための基本的なフレームワーク「LucidDreamer」を作成します。RGBD画像を持ち上げて最初のポイントクラウドを生成した後、LucidDreamerはアライメントとドリーミングの2つのプロセスを繰り返してワールドモデルを成長させます。Gaussian splattingの表現を最適化することで、3Dシーンが完成します。彼らのモデルは、現実的、アニメ、レゴ、屋外/屋内など、さまざまなジャンルの3Dシナリオを作成できます。そのコンセプトは多くのドメインをサポートし、複数の入力条件を同時に使用することができます。たとえば、テキストに基づいて3Dシーンを作成し、画像を追加することができます。これにより、テキストだけから意図したシーンを完全に作成する際の困難が解消され、大量のサンプルを作成する必要もありません。さらに、彼らの方法では、3D空間の作成中に入力条件を変更することができます。これらの機能は、さまざまな3D設定を構築する機会を提供することで創造性を刺激します。以下は彼らがまとめて行った貢献です。 • 研究チームはLucidDreamerを提案します。これはドメインに依存しない高品質な3Dシーン制作ツールであり、明示的な3D表現、深度推定、安定した拡散を使用して、3Dシーン合成のドメイン一般化を改善します。 • 彼らのDreamingアプローチは、各画像生成のための幾何学的ガイドラインとしてポイントクラウドを生成し、Stable Diffusionから複数の視点の画像を生成します。生成された写真は彼らのAlignment技術を用いて巧みに統合され、一貫した3Dシーンが作成されます。 • 彼らの手法により、複数の入力タイプ（テキスト、RGB、RGBD）をサポートし、複数の入力を同時に使用したり、生成プロセス中に入力を変更したりすることで、ユーザーはさまざまな方法で3Dシーンを生成できます。

Google フーバーチャレンジ：レベル3

「Foobarチャレンジは、Googleが主催するコーディングチャレンジであり、PythonまたはJavaのいずれかで完了することができます私はPythonを使用してこの挑戦を完了しましたこの挑戦には独自のサーバーがあり、特定の…」

APIワールド2023：API、AI、および秘密のセキュリティを結集する

「API World 2023は、ベストプラクティスの洞察を共有し、すべての資産を考慮すること、そしてAPI駆動型の世界におけるAIとAPIセキュリティの重要性についてでした」

一緒にAIを学ぶ- Towards AIコミュニティニュースレター＃3

おはようございます、AI愛好家のみなさん！今週のポッドキャストエピソードをシェアできることをとても嬉しく思います今回は、AIの分野で有名なキーパーソンであるKen Jeeさんとの対談ですKenさんのデータサイエンスへの道のりは非常にインスピレーションに満ちています...

「Amazon SageMakerスマートシフティングを使用して、ディープラーニングモデルのトレーニングを最大35％高速化」

今日の急速に進化する人工知能の風景において、ディープラーニングモデルは革新の最前線に位置しており、コンピュータビジョン（CV）、自然言語処理（NLP）、および推薦システムなどの応用分野で使用されていますしかし、これらのモデルの学習や微調整に伴うコストの上昇は、企業にとって課題となっていますこのコストは主に[…]によって引き起こされています

最終フロンティアの記録：30日間の#30DayMapChallengeの旅を完遂する

「#30DayMapChallengeが終わりに近づいている中で、コミュニティと協力の力に感銘を受けています毎日新たなテーマがもたらされ、各テーマごとに新たな洞察がもたらされ、その過程で、一つの織物のようなものが作り上げられてきました...」

「#30DayMapChallange」の四週目

2019年から、地理情報システム（GIS）と空間分析のコミュニティは、毎年11月に非常に忙しいです — その楽しいチャレンジ「#30DayMapChallange」のおかげで毎年、これが…

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