[해외논문 분석성공][딥 네트워크 - 개발 / 자문] 엔비디아 NeRF 논문 - 2D 이미지 - 새 시점에서 3D Scene 설계 노하우 관심있는 업체와 협의해 보고 싶읍니다 ...

엔비디아 NeRF 논문의 세부 설계 구조를 살핀지 한 1 년되 갑니다 ...  MLP 로 얻은 RGB와 density 데이터들을 2D 이미지에 축적하여 새로운 관점에서 객체를 바라봤을 때 scene 설계 노하우를 파악하는데 한 1 년 걸린것 같읍니다 ...   Hierarchical volume sampling 부분의 설계 노하우를 이해하는것이 정말 힘들었읍니다 ...   NeRF 논문의 저자는 원래 camera ray 에서 N 개의 포인트를 임의로 뽑은 후 렌더링에 사용하려고 했는데 이렇게 하니 비효율적이라는 것을 알았구요 ...   왜냐하면 camera ray가 통과하는 공간은 객체뿐만 아니라 아무것도 없는 공간도 포함되어 있기 때문이었죠.  별 도움이 안되는 것들도 렌더링에 사용하니 좋은 결과가 나오기 힘들었던 것입니다.  그래서 생각해낸게 마지막 렌더링에서 예측되는 효과에 비례해 포인트를 sampling하는 방식인 Hierarchical volume sampling 이었습니다. 이렇게 하면 효율적으로 렌더링에 사용할 좌표를 뽑을 수 있다고 합니다 ...   이것의 세부 설계 노하우 파악이 NeRF 논문의 실제 구현시 거의 핵심적인것을 처리한다고 저는 파악 합니다 ...    렌더링에서 예측되는 효과에 비례하는 포인트를 sampling 설계 방법의 파악이 NeRF 논문의 핵심이라고 저는 판단합니다 ...     Classical Volume Rendering Techniques 을 이용해 MLP 로 얻은 RGB와 Density 데이터들을 2D 이미지에 축적하여 새로운 관점에서 객체를 바라봤을 때 scene을 어떻게 가장 효과적인 설계 방안을 찾는가가 NeRF 논문의 핵심 입니다 ...    저는 Hierarchical volume sampling 세부 설계 구조를 파악하는데 성공했읍니다 ...   NeRF 논문을 잘 적용하면 가상인간을 구현시에도 적절히 응용이 가능하므로 다양하게 응용분야가 있을것 같읍니다 ...

NeRF  논문의 구현 기술 파악에 성공했읍니다 ...   아시겠지만 NeRF 구현기술이 간단하지는 않읍니다 ...  저도 이것 파악하는데 7 - 8 달 걸린것 같읍니다 ...  2 D 이미지들로부터 어떻게 3D Scene 을 얻을수 있는지 그 설계 노하우 파악이 쉽지 않았지만 파악에 성공했읍니다 ....

 

관련해서 이 건 관련 협력을 원하시는 업체와 상세 기술협의(기술컨설팅) 진행도 가능 합니다 ...

 

제가 운영하는 일인기업   딥 네트워크 장석원

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