Artırılmış gerçeklik, dijital nesneleri gerçek sahnelere eklemenizi sağlar. Karşı taraf daha az yaygındır: azaltılmış gerçeklik (DR). Bu teknik, bir sahneden nesneleri kaldırır ve ortaya çıkan boşluğu ikna edici bir şekilde doldurur. Üç boyutlu oda için önceki yöntemler yüksek bir hesaplama gücü gerektiriyordu ve genellikle sadece uyarlanmış sahneyi veya hatalarla geciktirdi. Tu Graz'daki Görsel Bilgi İşlem Enstitüsü'nden Dieter Schmalstieg, Shohei Mori ve Denis Kalkofen etrafında bir ekip, çeşitli teknolojileri Japonya'daki Keio Üniversitesi'ndeki Hideo Saito ekibiyle birlikte birleştirdi ve etkileyici sonuçlar elde etti.
3D görüntüleri taşımak için Photoshop
Ekip tarafından Bilimsel Bilgi Hizmetine bildirildiği gibi, üç zamanlı nesnelerin azaltılmış gerçeklik kullanarak gerçek zamanlı olarak kaybolmasını sağlamak mümkün oldu. Bir kamera, alanın yeni formunda canlı olarak değiştiğini gösteriyor. Shohei Mori, “Basitçe söylemek gerekirse, 3D sahneler için bir tür Photoshop olarak azaltılmış bir gerçeklik hayal edebilirsiniz” diyor. “Bazıları hoş olmayan şeylerin tatil videolarından nasıl kaldırılacağını düşünebilir. Bu bir zorluktur, ancak tamamen mümkün olurdu. Ancak, DR uygulamalarının son derece yararlı olduğu başka alanlar da var.”
Yeni teknoloji, endüstri için ilginç seçenekler açıyor: Pozisyon İzciliği sırasında henüz istenen bir görünüme sahip olmasa bile, özerk araçlar veya film sahneleri için veri setlerinin oluşumunda arızayı simüle ediyor. Tıp alanında, azaltılmış gerçeklik, kameraların görme alanından rahatsız edici unsurları kaldırarak ve böylece öğrenciler için net öğrenme materyali oluşturarak cerrahi müdahaleleri destekler.
Fusion Inpaint olarak adlandırılan teknoloji, 2D resmine dayanır ve nesneleri 3D sahnelerle kaldırır. Kullanıcılar, 2D ekrandaki alanları işaretler ve bu nedenle sistemi 3D sahneye aktarır. Anahtar görüntü bir başlangıç noktası görevi görür. Sistem, nesnenin etrafındaki alan için uygun pikselleri toplar ve bunları güvenilir bir arka planda özetler. 3D uygulama için, taranan sahnenin renk bilgilerini ve derinlik verilerini optimize eder, böylece sonuç kamera perspektifindeki değişiklik ile de ikna edicidir. Araştırma ekibi, 3D hacimsel görüntü verileri (birden fazla seviye) için 3D ödenek başarıyla uyguladı ve bu nedenle nesnelerin kaldırılma kalitesini önemli ölçüde artırdı.
Anahtar Teknolojiler FPM ve Multitreading
Araştırmacılara göre, en büyük engel tüm işlem aşamalarını gerçek zamanlı olarak uygulamaktı. Bunun için araştırmacılar iki teknolojiyi birleştirdiler: Eşleştirme Yama Eşleştirme (FPM) ve çoklu işleme. Yamanın yazışması sırasında, sistem açıkta kalan alanı doldurmak için çevredeki alanın en uygun piksellerini arar. Bu pikseller mükemmel olmamalı, ancak birlikte milyonlarca piksel kullanmadan ikna edici bir sonuç sağlıyorlar. Multipreading, modern işlemcilerin farklı çekirdeklere paralel olarak farklı görevleri yerine getirme yeteneğini kullanır. Ekibin azaltılmış gerçeklik çözümünde, bir arka plan dizisi ayrıntılı 3D boyama görevini hesaplarken, ana iş parçacığı görsel gösterimi kontrol eder. Sonuç gecikmeden görülebilir ve gözlem serbestçe odaya taşınsa bile nesne görünmez kalır.
Shohei Mori, “Azaltılmış gerçekliğin gerçek zaman temsili bu teknoloji için önemli bir adımdır” diyor. “Artık bu seçeneklerin daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirilebilmesi için doğru araç setini geliştirmek önemlidir. Başka bir amaç, bazı bireysel görüntüler tarafından hızlı ve verimli bir şekilde 3D modeller oluşturmaktır. Bu, gerçekte bir azalma ek bir boyut verecektir.”
Temel birleşme teknolojisi karmaşıktır, muhtemelen üreticinin sahnesi için büyük boyutludur ve henüz mevcut değildir. Bununla birlikte, kendin için kendin için), örneğin Adobe Photoshop (“Üretken Doldurma”), GIMP veya kıskançlık fonksiyonlarıyla stabil difüzyon gibi yazılımlarda 2D boyama araçları gibi basit oldukça güçlü alternatifler vardır. Bu programlar, derin teknik bilgi veya pahalı donanım talep etmeden FAI -DA -TE alanındaki görüntülerden nesneleri kaldırmasına veya değiştirmesine izin verir. Örneğin, Photoshop, alanları işaretleyerek ve yapay zeka işlevleri aracılığıyla yeni bir arka plan elde ederek fotoğraflardaki rahatsız edici unsurları rötuşlayabilir. Kararlı difüzyon, benzer etkilere izin veren ödenek fonksiyonlarını sunar, ancak 2D, gerçek zamanlı olarak 3D'de değil, 2D boyutlu birleşmenin aksine. RunwayML/Resim'de kararlı difüzyon veya kararlı difüzyon veya kararlı difüzyon gibi modeller, bir görüntünün alanlarını maskelemenizi ve metin istemleri ile yeni içerikler üretmenizi sağlar.
(USZ)
Bir yanıt yazın