Close Menu
    Trending
    • How This Entrepreneur Built a Bay Area Empire — One Hustle at a Time
    • How Deep Learning Is Reshaping Hedge Funds
    • Boost Team Productivity and Security With Windows 11 Pro, Now $15 for Life
    • 10 Common SQL Patterns That Show Up in FAANG Interviews | by Rohan Dutt | Aug, 2025
    • This Mac and Microsoft Bundle Pays for Itself in Productivity
    • Candy AI NSFW AI Video Generator: My Unfiltered Thoughts
    • Anaconda : l’outil indispensable pour apprendre la data science sereinement | by Wisdom Koudama | Aug, 2025
    • Automating Visual Content: How to Make Image Creation Effortless with APIs
    AIBS News
    • Home
    • Artificial Intelligence
    • Machine Learning
    • AI Technology
    • Data Science
    • More
      • Technology
      • Business
    AIBS News
    Home»Machine Learning»NeRF ฉบับคณิตศาสตร์เข้าใจง่าย. Integral จับคู่กับ Fourier features… | by ksupasate | Jul, 2025
    Machine Learning

    NeRF ฉบับคณิตศาสตร์เข้าใจง่าย. Integral จับคู่กับ Fourier features… | by ksupasate | Jul, 2025

    Team_AIBS NewsBy Team_AIBS NewsJuly 21, 2025No Comments1 Min Read
    Share Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Reddit Telegram Email
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email


    Integral จับคู่กับ Fourier options และการ Sampling ก็ทำให้ MLP อธิบายโลก 3D ได้เสมือนจริงขึ้น

    ลองจินตนาการว่าคุณมีเพียงภาพนิ่งไม่กี่มุมของสิ่งของบนโต๊ะ แต่สามารถหมุนกล้องชมได้อย่างอิสระรอบวัตถุนั้น เหมือนได้นั่งอยู่ตรงหน้าโมเดล 3D ที่ละเอียดเสมือนจริง จุดเด่นนี้เคยเป็น “ปัญหาหลัก” ของวงการ Visible Computing มานานมาก เพราะวิธีดั้งเดิมอย่าง Construction‑from‑Movement หรือ Multi‑View Stereo ต้องพึ่งโครงสร้างตาข่าย (mesh) หนาแน่น พร้อมขั้นตอน retopology หรือ texture baking ซึ่งกินแรงและกินเวลามหาศาล NeRF (Neural Radiance Fields) กลับพลิกเกมด้วยการนำความรู้ “ฟิสิกส์ + คณิตศาสตร์ + เครือข่ายประสาท” อัดแน่นอยู่ในสมการอินทิกรัลบรรทัดเดียว — ทำให้โมเดล MLP ตัวเล็ก ๆ สามารถวาดโลกสามมิติที่ต่อเนื่องไม่สิ้นสุดได้อย่างเป็นธรรมชาติ

    ความโหดของหลักการ Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (NeRF) นั้นเกิดจากการเชื่อมต่อกันของศาสตร์หลายแขนง: ทฤษฎีการกระเจิงแสงในตัวกลาง (quantity rendering), การบูรณาการความหนาแน่นในสเปซ 3 มิติผ่านอินทิกรัล (steady 3d density modeling), เทคนิคการเข้ารหัสตำแหน่งแบบ fourier (fourier positional encoding) เพื่อยกระดับความถี่ ของการสุ่มตัวอย่าง (significance sampling) ที่คัดเลือกเฉพาะในส่วนที่แสงมีความสำคัญ หรือ ในส่วนที่ “มีวัตถุ” เพื่อให้การเรียนรู้รวดเร็วแต่ยังคมชัด

    ในบล็อกนี้ ผมจะพาทุกคนไล่เรียงทุกชั้นของคณิตศาสตร์เบื้องหลัง NeRF ตั้งแต่แนวคิด “ฉากคือฟังก์ชัน 5 มิติ” ไปจนถึงเหตุผลที่ Fourier Options ช่วยให้เครือข่ายเรียนรู้ขอบคมของวัตถุได้ พร้อมสรุปเป็นภาษาง่าย ๆ แทรกด้วยสูตรสำคัญ เพื่อให้ผู้อ่านทั้งสายวิจัย AI และสายกราฟิกส์เข้าใจตรงกันว่า NeRF ไม่ใช่แค่โมเดลเท่ ๆ แต่คือกรณีศึกษาคลาสสิกของ “พลังคณิตศาสตร์บวกข้อมูล” ที่ผลักขีดจำกัดเทคโนโลยีไปอีกขั้นหนึ่ง

    Overview ของ Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (NeRF



    Source link

    Share. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Previous ArticleWhy the ‘holidaze’ is actually a good thing
    Next Article Candy AI NSFW Image Generator: My Unfiltered Thoughts
    Team_AIBS News
    • Website

    Related Posts

    Machine Learning

    How Deep Learning Is Reshaping Hedge Funds

    August 2, 2025
    Machine Learning

    10 Common SQL Patterns That Show Up in FAANG Interviews | by Rohan Dutt | Aug, 2025

    August 2, 2025
    Machine Learning

    Anaconda : l’outil indispensable pour apprendre la data science sereinement | by Wisdom Koudama | Aug, 2025

    August 2, 2025
    Add A Comment
    Leave A Reply Cancel Reply

    Top Posts

    How This Entrepreneur Built a Bay Area Empire — One Hustle at a Time

    August 2, 2025

    I Tried Buying a Car Through Amazon: Here Are the Pros, Cons

    December 10, 2024

    Amazon and eBay to pay ‘fair share’ for e-waste recycling

    December 10, 2024

    Artificial Intelligence Concerns & Predictions For 2025

    December 10, 2024

    Barbara Corcoran: Entrepreneurs Must ‘Embrace Change’

    December 10, 2024
    Categories
    • AI Technology
    • Artificial Intelligence
    • Business
    • Data Science
    • Machine Learning
    • Technology
    Most Popular

    Generative Imaging AI Will Use Game Engines and Synthetic Data to Train Models

    February 19, 2025

    9 AI Waifu Chat Generators No Restrictions

    June 9, 2025

    I Wish I Knew These 5 Things Before I Built My Startup

    April 24, 2025
    Our Picks

    How This Entrepreneur Built a Bay Area Empire — One Hustle at a Time

    August 2, 2025

    How Deep Learning Is Reshaping Hedge Funds

    August 2, 2025

    Boost Team Productivity and Security With Windows 11 Pro, Now $15 for Life

    August 2, 2025
    Categories
    • AI Technology
    • Artificial Intelligence
    • Business
    • Data Science
    • Machine Learning
    • Technology
    • Privacy Policy
    • Disclaimer
    • Terms and Conditions
    • About us
    • Contact us
    Copyright © 2024 Aibsnews.comAll Rights Reserved.

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.