3D Reconstruction

🚜 Nerf: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

👥 Integrantes:

📑 Material de apoyo:

🎯 Objetivos

Se plantean 3 objetivos para esta exposición:

✅ Comprender las limitaciones de los enfoques tradicionales para la síntesis de vistas novedosas (por ejemplo, métodos basados en geometría explícita o mapas de profundidad).
✅ Explicar cómo NeRF utiliza una red neuronal para representar escenas 3D mediante una función continua de coordenadas espaciales y direcciones de vista.
✅ Analizar el proceso de renderizado volumétrico y su papel en la generación de vistas fotorrealistas a partir de un conjunto reducido de imágenes.

📊 Resultados Esperados

📍 Se espera obtener al final de la sesión:

🔹 Diferenciar a NeRF de otros métodos de reconstrucción 3D y renderizado neuronal, destacando su enfoque basado en representación implícita continua.
🔹 Entender cómo el entrenamiento supervisado con imágenes y poses de cámara conocidas permite a NeRF generar vistas nuevas con alto realismo sin necesidad de geometría explícita.
🔹 Reconocer el papel clave del renderizado volumétrico diferenciable en la optimización de la red y su capacidad para capturar detalles geométricos complejos.

📚 Referencias

📖 Enlaces que pueden servir de ayuda para el lector:

🔹 🎥 Video complementario #1
🔹 🎥 Video complementario #2

🔥ThermalNerf: Thermal Radiance Fields

👥 Integrantes:

📑 Material de apoyo:

🎯 Objetivos

Se plantean 3 objetivos para esta exposición:

✅ Comprender los desafíos físicos y computacionales asociados a la síntesis de vistas térmicas, en contraste con las imágenes RGB tradicionales.
✅ Explicar cómo Thermal-NeRF extiende la formulación clásica de NeRF incorporando campos de densidad y emisión específicos para la radiación infrarroja.
✅ Analizar la formulación del modelo de formación de imagen térmica y su integración con técnicas de renderizado volumétrico para reconstruir escenas en el espectro térmico.

📊 Resultados Esperados

📍 Se espera obtener al final de la sesión:

🔹 Diferenciar a Thermal-NeRF de NeRF clásico y otros métodos de reconstrucción térmica, destacando su capacidad para modelar simultáneamente campos visibles e infrarrojos.
🔹 Entender cómo la incorporación de radiancia térmica y densidades espectro-dependientes permite reconstruir propiedades físicas no visibles a partir de datos multiespectrales.
🔹 Reconocer el rol del renderizado volumétrico térmico y su impacto en la síntesis realista de vistas infrarrojas bajo condiciones de oclusión y variabilidad de emisividad.

📚 Referencias

📖 Enlaces que pueden servir de ayuda para el lector:

🔹 🎥 Video complementario #1
🔹 🎥 Video complementario #2
🔹 📄 Nerf Paper
🔹 📄 Camera Calibration

🌐 UniK3D: Universal Camera Monocular 3D Estimation

👥 Integrantes:

📑 Material de apoyo:

📚 Referencias