Прикладные задачи анализа данных, лекция 4 — 3D methods in CV

YOUTUBE · 28.11.2025 07:24

Ключевые темы и таймкоды

Введение

0:38

Миша приветствует зрителей и объясняет, что будет рассказывать о трехмерных методах в компьютерном зрении.
Лекция будет длиться полтора часа, и если возникнут вопросы, можно задавать их в чате.

Бэкграунд и определение

6:04

Миша рассказывает о своем образовании и опыте работы в сфере компьютерного зрения.
Он объясняет, что трехмерные методы - это методы, которые используют трехмерное представление объектов для извлечения информации и повышения точности.

Пример и применение

7:35

Миша приводит пример, как можно связать фотографии объекта с двух сторон для получения более точной информации.
Он также объясняет, что трехмерные методы используются в различных областях, таких как медицина, робототехника и другие.

Три д прайер и его применение

8:44

В видео обсуждается применение три д прайера для генерации реалистичных изображений.
Рассматривается задача генерации лиц и котиков, где три д прайер может добавить реалистичности и юзабилити.

Примеры использования три д прайера

13:57

В видео приводятся примеры использования три д прайера в различных областях, таких как генерация трехмерных моделей, арт-районы, реалистичный рендеринг и детекция объектов в реальном мире.

Графика и ее применение

17:52

В видео объясняется, что графика - это процесс получения изображения с произвольных ви-пойнтов из абстрактной сцены.
Рассматриваются различные представления сцены, такие как точки, меши, текстуры и функции, отвечающие на геометрию и цвет в данной точке.

Пинхол камера и проекция

19:38

Пинхол камера - это устройство, которое проецирует изображение на заднюю стенку коробки, используя маленькую дырочку.
Камера работает по принципу проецирования трехмерных объектов на двухмерное изображение.

Преобразование координат и проекция

22:51

Для проецирования точек на изображение, камера использует матрицу, которая переводит координаты из трехмерного пространства в двухмерное изображение.
Эта матрица называется интриси и отвечает за проецирование точек на изображение.

Разделение геометрии и внешности

28:31

В модели камеры, геометрия отвечает за то, во что объект превращается, а внешность - за то, как свет распространяется в конкретной точке.
Для определения внешности объекта, можно использовать различные параметризации, такие как миши или облака точек.
Эти параметризации позволяют упростить понимание распространения света и цвета на изображении.

Представление геометрии и материалов

33:11

В видео обсуждается представление геометрии и материалов в компьютерной графике.
Геометрия может быть задана функцией, которая отвечает на вопрос о расстоянии до поверхности в каждой точке трехмерного пространства.
Материалы могут быть параметризованы с помощью пяти каналов: альбеда (поглощающая способность), рафнес (равность), диффузность (диффузное отражение), спекулярность (отражение по Ламберту) и инвай нап (солнечное освещение).

Примеры материалов и освещения

43:28

В видео приводятся примеры материалов и освещения, которые могут быть параметризованы с помощью этих каналов.
Пойнт лайт - это источник света, который равномерно распространяется во всех направлениях.
Инвай нап - это пример бесконечной сферы, которая всегда освещается одинаково, независимо от движения объекта.
Дирекшн лайт - это свет, который идет в одном направлении.
Инвай нап может быть использован для моделирования солнечного освещения.

Восстановление объектов из фотографий

46:36

В видео обсуждается задача восстановления объектов из фотографий в реальном мире.
Это называется трак моушен и включает в себя восстановление позиций камер, параметров камер и мешей.
Это позволяет переносить объекты из реального мира в сцену.

Методы восстановления

53:13

Для восстановления объектов используются различные методы, включая нейронные экстраторы и оптимизацию.
Это позволяет получить координаты объектов и использовать их для дополнения сцены.

Нефа и его вклад в восстановление

57:21

Нефа - это фундаментальная статья, которая положила начало развитию методов восстановления.
В ней используется интеграл по произведению производной плотности на трансперенси и цвет для получения представления о свете в конкретной точке.
Это позволяет отличать объекты от воздуха и определять их движение.

Введение в метод "Нерф"

1:00:25

Основная идея метода "Нерф" заключается в параметризации сигмы и цвета с помощью нейронной сети и обучении по методу Монте-Карло.
Это позволяет рендерить изображения, используя сэмплированные точки и обученные нейросети.

Интеграция и обучение

1:02:22

Интеграция осуществляется с помощью Монте-Карло, где точки сэмплируются в зависимости от распределения сигмы.
Обучение происходит по методу "Минск Вардеров" с использованием камера-позиций.

Проблемы и решения

1:06:48

Проблемы включают в себя длительное обучение и необходимость сэмплирования точек в каждой точке.
Существуют методы, такие как "Инста", которые позволяют сходиться за одну минуту и использовать эмбдинги для обучения.

Оптимизация позиций камер

1:11:04

Обсуждение методов оптимизации позиций камер, таких как "нерф" и "барф".
"Нерф" оптимизирует позиции камер вместе с цветом и другими параметрами, "барф" оптимизирует только позиции камер.

Восстановление реальных сцен из фотографий

1:14:47

Обсуждение задачи восстановления реальных сцен из фотографий, с использованием дифференцируемого рендеринга.
Упоминается статья, которая успешно восстанавливает сцены из фотографий, используя дифференцируемый рендеринг.

Генеративные модели

1:23:01

Обсуждение методов генерации объектов и их рендеринга из произвольных точек в 3D пространстве.
Упоминается "ган" и "стайл ган", а также "триплейн" - метод разложения тензора на три части для получения трехмерного понимания объекта.

Методы генерации 3D-объектов

1:25:13

Видео обсуждает различные методы генерации 3D-объектов, включая использование векторов шума для создания реалистичных изображений.
Один из методов, "Грамм", использует триплейны из-за серфы для моделирования деталей, таких как усы и мех.

Использование диффузионных моделей

1:35:38

Диффузионные модели, такие как "Дрим Фьюжн", могут генерировать 3D-объекты, используя предварительно обученные модели для понимания изображений и текста.
Результаты получаются мультяшными, но с большим разнообразием.

Фидбек и завершение

1:39:01

Автор благодарит зрителей за участие в обсуждениях и предлагает им оставить фидбек или комментарии в телеграмме.
Он также выражает желание прочитать лекции на другие темы и благодарит за внимание.