AI/NeRF7 [NeRF] 3D Gaussian Splatting 알아보기 안녕하세요. 정글러입니다. 이전에 NeRF 논문을 리뷰한 적이 있는데요,그 이후에 많은 논문들이 후속 연구를 진행하고 있습니다. 학습에 오랜시간이 걸리는 문제점을 해결하기 위해 Training, Rendering 속도를 개선하는 연구 / 입력 이미지수를 축소하는 연구 / Pose estimation / 기존엔 Static Scene만 Rendering할 수 있었는데 Editing이나 Relighting할 수 있도록 개선한 연구 / 높은 퀄리티의 3D Geometry, Texture 생성 / Dynamic Scene을 렌더링하는 연구 등으로 진행되고 있습니다. 오늘은 그 중에서도 렌더링 속도와 퀄리티를 개선하는 3D Gaussian Splatting을 알아보겠습니다. 3D Gaussian Splatting.. 2024. 5. 8. [NeRF] NeRF Studio를 통해 3D 모델링하기 안녕하세요. 정글러입니다. NeRF Studio를 통해 3D 모델링하는 방법을 알아보겠습니다. https://www.youtube.com/watch?v=h5EWiRRxYEQ&t=2 해당 영상을 참고했습니다. nerf studio를 실행하는 방법은 두가지가 있습니다. 1) 아나콘다 (Anaconda) 2) 도커 (Docker) 그리고 CUDA 를 설치해줘야 합니다. (NVIDIA Driver Download) 여기에선 아나콘다를 활용한 방법을 살펴보겠습니다. 아나콘다를 실행하여 NeRF Studio를 활성화해줍니다. conda activate nerfstudio 데이터 준비 이미지나 비디오를 준비해줍니다. ns-process-data {video,images,polycam,record3d} --data {.. 2024. 3. 13. [Docker] 맥OS에 도커 설치하기 안녕하세요. 정글러입니다. NeRF Studio를 설치하기 위해서 맥OS에 도커를 설치하여 다시 도전해보려 합니다. https://docs.docker.com/desktop/install/mac-install/ 해당 링크로 들어가서 다운받으시면 됩니다. 1. 칩에 맞는 파일 다운로드 여기서 M1~M2 칩인 분들은 Docker Desktop for Mac with Apple sillicon을, 그 외에는 Doker Desktop for Mac with Intel chip을 설치해줍니다. 2. 설치하기 드래그해서 옮겨줍니다. 3. 실행하기 finder > 응용프로그램에 들어가면 Docker가 설치되어있습니다. 이제 도커를 통해 NeRF Studio를 설치하러 가보겠습니다! 2024. 3. 4. [NeRF Studio] 사전 설정 및 환경 만들기 안녕하세요! 정글러입니다. 오늘부터 NeRF에 대해서 간단하게 소개하고, 설치하는 방법을 알려드리겠습니다. NeRF에 대한 소개는 이전의 게시물을 참고해주시길 바랍니다. * Nerf studio 설치 사이트 https://docs.nerf.studio/quickstart/installation.html 1. 사전 설정 (Window 기준) 우선 nerf studio를 사용하기 위해선 사전에 설정이 필요한 것들이 있습니다. 1) Git 설치하기 https://git-scm.com/downloads 2) visualstudio code 설치하기 https://code.visualstudio.com/ 3) Conda 설치하기 https://docs.anaconda.com/free/miniconda/ *Cond.. 2024. 2. 28. [NeRF] 이미지 메타데이터 준비하기 안녕하세요. 정글러입니다. 저번 논문 리뷰에 이어 NeRF의 데이터를 준비해보겠습니다.NeRF를 통해 데이터가 없던 카메라 포즈에서 렌더링한 이미지를 얻을 수 있습니다. 이를 Novel View Synthetics라고 합니다. 예를 들어보겠습니다. 여기 이미지의 메타데이터가 있습니다.1. Synthetics 데이터카메라 앵글은 전체 프레임에 대해서 공통으로 존재합니다. 프레임은 리스트 형태로 주어져있습니다. 리스트 안에 하나의 이미지 프레임에 대한 정보가 들어있습니다. 첫번째 이미지에 대한 transform_matrix를 보면, 카메라 자체를 로테이션 시켜주는 역할입니다. 해당 메트릭스가 4x4인 이유는 보통 3차원에서 로테이션을 표현하기 위해서 3x3메트릭스를 이용합니다. 또 트렌스레이션도 3x1벡터로.. 2024. 2. 26. [NeRF] 논문 리뷰 안녕하세요! 정글러입니다. 오늘은 앞으로 다룰 NeRF 논문 리뷰를 하며 자세히 알아보고자 합니다. 1. Introduction NeRF는 Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis의 줄임말로 다양한 각도에 찍은 이미지를 학습해 새로운 카메라 각도를 볼 수 있도록 아웃풋을 얻어낼 수 있습니다. 기존의 모델들은 굉장한 메모리가 소모되기에 상용화되기에 어려움이 있었습니다. NeRF는 Implicit Representation을 사용한다는 점이 기존과 다른 점입니다. 가볍게 저장될 수 있다! 이는 해당 공간의 정보를 Voxel 형태로 Neural network를 통해 Implicit하게 저장한다는 뜻입니다. 즉, 그 지점에 x,y,z 좌.. 2024. 2. 26. 이전 1 2 다음
