3D реконструкция — это комплекс технологий, позволяющих создавать трехмерные модели объектов и сцен на основе данных, полученных со специализированных устройств съемки. Эта технология открывает новые возможности для визуализации и анализа, делая возможным создание виртуальных копий реальных объектов с высокой степенью детализации.
Применяется эта технология в различных областях:
· Киноиндустрия — создание виртуальных декораций для фильмов. Применение методов основанных на NeRF и Gaussian Splatting подходах для декораций позволило создать реалистичные сцены, которые ранее были бы слишком дорогими и сложными для восстановления.
· Автономные автомобили — улучшение алгоритмов распознавания и обработки данных. Повышение точности и безопасности автономных транспортных средств, улучшение их способности к навигации и обнаружению препятствий.
· Образование и медицина — создание обучающих материалов и анатомических моделей для медицинских учебных заведений. Технологии 3D реконструкции помогли создать точные и наглядные учебные пособия, которые облегчают процесс обучения и повышают его эффективность.
· Спорт и индустрия развлечений — возможность для зрителя полностью погрузиться в происходящие события, например посмотреть поединок глазами рефери. Для специалистов это возможность проанализировать его, отслеживая происходящее миллиметр за миллиметром.
Сергей является экспертом в области 3D реконструкции и согласился рассказать нам о некоторых деталях работы созданной им 3D студии, а также о технологии создания 3D персонажей.
«Первое — подготовка съемочной площадки. Начинаем с расстановки камер. Звучит просто, но на самом деле это очень ответственный этап. Мы калибруем каждую камеру, настраивая их внутренние (интринзики) и внешние (экстринзики) параметры. Почему это так важно? Представьте, что каждый пиксель изображения — это луч, проходящий через пространство. Нам нужно точно знать, откуда этот луч исходит и куда он направлен. Это основа всей дальнейшей работы.
Кстати, от вибрации в помещениях происходят постоянные микро сдвиги камер. Мы отслеживаем и корректируем положение камер на лету. Кроме того, при нагреве камер характеристики устройств тоже могут меняться, что может серьезно повлиять на точность реконструкции. Знаете, иногда самые эффективные решения оказываются самыми простыми. Например проблему перегрева камер мы решили просто — избавились от аккумуляторов, а на их место вставили охлаждающие пластины.
Следующая задача — добиться идеальной синхронизации всех камер. Это критически важно, ведь даже малейшее рассогласование может привести к искажениям в конечной модели. Мы придумали решение: вместо дорогих специализированных устройств используем обычную звуковую дорожку. Она служит своеобразным «метрономом» для всех камер. А затем с помощью нейросети мы точно выравниваем кадры по времени.
Теперь самое интересное — реконструкция геометрии. Мы разработали собственный алгоритм, который является настоящим прорывом в этой области. Как он работает? Мы формулируем задачу оптимизации для нейронной сети. Она учится предсказывать плотность и цвет каждой точки в пространстве. Затем мы «пускаем» виртуальные лучи через каждый пиксель изображения и сравниваем результат с реальными фотографиями. Уникальность нашего метода в том, что он не требует предварительного выделения людей на фоне. Мы работаем сразу со всей сценой, опираясь только на примерные позы людей. После получения геометрии мы «раскрашиваем» нашу 3D-модель. Это не просто наложение текстур — мы снова используем оптимизацию, чтобы добиться максимального соответствия реальным изображениям. На этом этапе модель обретает фотореалистичность, проявляются мельчайшие детали — от морщинок до текстуры одежды. Наконец, мы объединяем все полученные модели в единый файл, готовый для просмотра в VR-очках или браузере.
Вот так, шаг за шагом, мы создаем виртуальную копию реальности. Это сложный, но невероятно увлекательный процесс, открывающий новые горизонты в компьютерной графике и виртуальной реальности.»
Погружаясь в мир инновационных технологий, Сергей Елисеев и его команда не только создавали передовые решения, но и извлекали ценные уроки, которые могут быть полезны любому амбициозному проекту.
· Реальность против моделирования: «На синтетических моделях ты Лев Толстой, а на реальных данных ничего не работает» — шутит Сергей, вспоминая, как алгоритмы, блестяще работавшие на синтетических данных, порой давали сбой в реальных условиях. Этот опыт привел к золотому правилу команды: «Тестируй в поле, а не только в синтетических условиях». Теперь каждое решение проходит жесткую проверку в условиях, максимально приближенных к реальным, что значительно повышает надежность конечного продукта.
· Работа с аппаратным обеспечением всегда связана с высокими затратами и рисками. «Каждая ошибка в железе — это не просто строчка кода, которую можно исправить за минуту. Это потенциально недели работы и значительные финансовые потери,» — объясняет Сергей. Этот опыт научил команду тщательнее планировать разработку hardware, внедрять многоступенчатую систему проверок и всегда иметь план Б.
· Сила междисциплинарного подхода. Команда поняла, что успех сложных проектов зависит от эффективного взаимодействия специалистов разных профилей. Теперь регулярные кросс-функциональные брейнштормы и обмен знаниями стали неотъемлемой частью рабочего процесса, что позволяет находить нестандартные решения и предвидеть потенциальные проблемы на ранних этапах.
Эти уроки не только помогли команде Сергея Елисеева оптимизировать свою работу, но и стали своеобразным манифестом для будущих инновационных проектов. «Мы не просто создаем технологии, мы учимся понимать мир, в котором эти технологии будут работать,» — подводит итог Сергей, подчеркивая, что именно этот подход позволяет им оставаться на переднем крае инноваций.
Особо ценно, что Сергей находит время для работы с молодыми специалистами и стартапами. Выступая в качестве ментора на платформе-акселераторе Fractal, Сергей оказывает поддержку перспективным проектам в сфере высоких технологий. Его экспертный взгляд помогает стартапам избежать многих подводных камней и сфокусироваться на действительно прорывных идеях.
Недавно Сергей был приглашен в жюри престижного соревнования по машинному обучению Yandex Cup ML Challenge. Этот конкурс собирает самых талантливых и креативных специалистов, которые соревнуются в решении сложных задач на реальных данных. Сергей Елисеев, оценивая работы участников, делился своими глубокими знаниями и опытом, помогая выявить самые инновационные и перспективные решения. Что особенно ценно, он уделяет равное внимание как технической стороне, так и творческому аспекту инноваций. Он понимает, что для настоящего прорыва недостаточно просто владеть навыками написания кода — необходимо уметь мыслить нестандартно, бросать вызов устоявшимся концепциям и никогда не бояться идти наперекор течению. Его участие в жюри не только повысило уровень соревнования, но и вдохновило многих участников на дальнейшие достижения.
Сергей говорит: «Все помнят слова Суворова „Тяжело в учении, легко в бою“, однако для проектов 3D реконструкции боев все получается наоборот.Легко организовать бой в том или ином промоушене, но нереально сложно правильно его снять, обучить нейросети и написать алгоритмы, которые позволят восстановить его в 3D и дать возможность двигать виртуальную камеру или просмотреть событие в VR очках с точки зрения рефери».
Новаторы вроде Сергея Елисеева формируют наше завтра. В этом новом мире, где грань между реальным и виртуальным стирается, нас ждут невероятные возможности. Готовьтесь шагнуть в будущее, где ваше воображение станет единственным пределом!
