NeRF – Neurale Zwischenbildsynthese

AI Quick Summary

Dieses Projekt soll NeRFs im Hinblick auf die Abwägung zwischen Bildqualität und Komplexität untersuchen. Projekt wird durch Dozenten Dr. Aljosa Smolic betreut.Ausgangslage und ProblemstellungDie Synthese virtueller Zwischenbilder aus vorhandenen Bildern ist ein wichtiger Bestandteil vieler Anwendungen in der Computergraphik, insbesondere in eXtended Reality (XR). Klassische Methoden verwenden dazu vor allem Ansätze, die Tiefenbilder benutzen, um virtuelle Pixel zu generieren. Demgegenüber können neuartige neuronale Netze virtuelle Zwischenbilder mittels einer Repräsentation erzeugen, die als Neural Radiance Field (NeRF) bekannt ist. Während NeRFs exzellente Bildqualität liefern, sind diese Methoden auch sehr komplex bezüglich Rechenleistung und Speicherbedarf. Dieses Projekt soll NeRFs im Hinblick auf die Abwägung zwischen Bildqualität und Komplexität untersuchen.Ziel der Arbeit und erwartete ResultateSystematische Untersuchung von NeRFs zur ZwischenbildsyntheseAnwendung von Kriterien zur vergleichenden Beurteilung bezüglich Bildqualität und Komplexität (Rechenaufwand, Speicher)Erstellung von eigenen Bespielen und deren AuswertungGewünschte Methoden, VorgehenImplementierung und Test der experimentellen NeRF SoftwareKonzeption der vergleichenden UntersuchungenAufnahme eigener TestdatenAuswertung und DokumentationKreativität, Varianten, InnovationEigene Konzeption der UntersuchungenWahl der TestbeispieleExperimente mit Cutting Edge Technologie

Project Idea Metadata

• Project Idea Name: NeRF – Neurale Zwischenbildsynthese
• Date: 11/17/2021 4:25:10 PM
• Administrators:
  • Transfer Services I

Project Idea Description

Projekt wird durch Dozenten Dr. Aljosa Smolic betreut.

Ausgangslage und Problemstellung

Die Synthese virtueller Zwischenbilder aus vorhandenen Bildern ist ein wichtiger Bestandteil vieler Anwendungen in der Computergraphik, insbesondere in eXtended Reality (XR). Klassische Methoden verwenden dazu vor allem Ansätze, die Tiefenbilder benutzen, um virtuelle Pixel zu generieren. Demgegenüber können neuartige neuronale Netze virtuelle Zwischenbilder mittels einer Repräsentation erzeugen, die als Neural Radiance Field (NeRF) bekannt ist. Während NeRFs exzellente Bildqualität liefern, sind diese Methoden auch sehr komplex bezüglich Rechenleistung und Speicherbedarf. Dieses Projekt soll NeRFs im Hinblick auf die Abwägung zwischen Bildqualität und Komplexität untersuchen.

Ziel der Arbeit und erwartete Resultate

• Systematische Untersuchung von NeRFs zur Zwischenbildsynthese
• Anwendung von Kriterien zur vergleichenden Beurteilung bezüglich Bildqualität und Komplexität (Rechenaufwand, Speicher)
• Erstellung von eigenen Bespielen und deren Auswertung

Gewünschte Methoden, Vorgehen

• Implementierung und Test der experimentellen NeRF Software
• Konzeption der vergleichenden Untersuchungen
• Aufnahme eigener Testdaten
• Auswertung und Dokumentation

Kreativität, Varianten, Innovation

• Eigene Konzeption der Untersuchungen
• Wahl der Testbeispiele
• Experimente mit Cutting Edge Technologie

Dieses Projekt soll NeRFs im Hinblick auf die Abwägung zwischen Bildqualität und Komplexität untersuchen.