XÂY DỰNG ỨNG DỤNG TÁI TẠO MÔ HÌNH 3D TỪ ẢNH 2D SỬ DỤNG NERF

Abstract

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đồ hoạ máy tính, thị giác máy tính, nhu cầu tái tạo mô hình 3D từ hình ảnh ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực như thực tế ảo (VR), thực tế tăng cường (AR), truyền thông đa phương tiện và tái tạo không gian. Các phương pháp truyền thống như quét laser hoặc chụp ảnh đa góc có thể tốn kém và đòi hỏi thiết bị chuyên dụng. NeRF (Neural Radiance Fields) kết hợp với các phương pháp tái tạo góc độ máy ảnh tối ưu hóa như COLMAP và TensoRT đang mở ra một hướng đi mới, giúp tăng tốc độ và độ chính xác trong quá trình tạo mô hình 3D từ dữ liệu hình ảnh. Dựa trên nhu cầu đó, đề tài “Xây dựng ứng dụng tái tạo mô hình 3D từ ảnh 2D sử dụng NeRF” đã được nghiên cứu và phát triển nhằm tối ưu hóa hiệu suất tái tạo ảnh 3D. COLMAP đóng vai trò trong việc xử lý dữ liệu đầu vào, thực hiện tái cấu trúc 3D bằng phương pháp Structure-from-Motion (SfM) và Multi-View Stereo (MVS) để tạo ra thông tin về vị trí và hình học của cảnh. Cuối cùng, TensoRT giúp tăng tốc quá trình suy luận bằng cách tối ưu hóa mô hình mạng nơ-ron trên phần cứng GPU, rút ngắn thời gian xử lý và cải thiện hiệu suất tổng thể. Hệ thống được xây dựng với quy trình tối ưu từ việc thu thập dữ liệu hình ảnh, xử lý thông tin bằng COLMAP để mô phỏng trường ánh sáng và áp dụng NeRF để tạo ra mô hình 3D chi tiết. Cuối cùng là tối ưu mô hình để phù hợp với như cầu sử dụng bằng MeshLab và Blender. Việc tích hợp TensoRT giúp đảm bảo tốc độ xử lý nhanh hơn và phù hợp với hệ thống cấu hình thấp. Kết quả thu được là các mô hình 3D có độ chân thực cao, khả năng phản chiếu ánh sáng tốt và thời gian xử lý nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống. Nhờ đó, công nghệ này có tiềm năng lớn trong lĩnh vực giải trí, nghiên cứu khoa học, kỹ thuật và bảo tồn di sản văn hóa.