Los artistas a menudo necesitan muestrear entornos y accesorios para crear gemelos digitales o duplicados digitales. Sin embargo, la fotogrametría presenta desafíos en cuanto a la cantidad de imágenes requeridas. Por suerte, NVIDIA acaba de publicar un trabajo sobre el uso de videos de teléfonos para generar modelos en 3D utilizando la tecnología NeRF.
La reconstrucción de superficies neuronales ya ha demostrado ser una poderosa manera de recuperar superficies densas en 3D mediante representaciones neuronales basadas en imágenes. Sin embargo, muchos métodos actuales luchan por proporcionar modelos con suficiente nivel de detalle en las estructuras de superficie.
Para abordar este problema, NVIDIA ha lanzado Neuralangelo, una herramienta que combina el poder de las cuadrículas hash tridimensionales de múltiple resolución con la representación neuronal de superficies. Esta combinación aporta dos ingredientes clave. Primero, el uso de gradientes numéricos permite calcular derivadas de orden superior como una operación de suavizado. En segundo lugar, Neuralangelo emplea una estrategia de optimización de nivel grueso a fino en las cuadrículas hash generadas, controlando diferentes niveles de detalle.
Hay diferencias evidentes con la fotogrametría
A diferencia de la fotogrametría, Neuralangelo puede generar estructuras de superficie en 3D densas de manera efectiva a partir de un clip de video, sin necesidad de entradas adicionales como mapas de profundidad. Además, logra una fidelidad notablemente superior a la mayoría de los métodos anteriores. Esta capacidad permite la reconstrucción detallada de escenas a gran escala a partir de videos capturados por drones o teléfonos móviles.
Con Neuralangelo, los profesionales de efectos visuales tienen la posibilidad de importar objetos en 3D con detalles y texturas intrincados a sus aplicaciones de diseño y edición preferidas. Estos objetos pueden ser editados aún más para su uso en producción.
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