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Escenas 3D mediante campos de radiancia neuronales: plataforma colaborativa de entrenamiento, optimización y renderizado

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Escenas 3D mediante campos de radiancia neuronales: plataforma colaborativa de entrenamiento, optimización y renderizado

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dc.contributor.advisor Juan Lizandra, María Carmen es_ES
dc.contributor.author Granell Robles, Pablo es_ES
dc.date.accessioned 2024-10-14T11:10:18Z
dc.date.available 2024-10-14T11:10:18Z
dc.date.created 2024-09-19
dc.date.issued 2024-10-14 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/210058
dc.description.abstract [ES] En este TFG se pretende desarrollar una plataforma para facilitar el entrenamiento, renderizado y visualización de escenas mediante campos de radiancia neuronal, incluyendo comprensión de la escena vía segmentación panóptica. La plataforma: 1) inicializa una escena desde un video capturado manualmente; 2) entrena una escena mediante campos de radiancia neuronal (NeRF) a partir de este video; 3) optimiza la escena con técnicas de primitivas de gráficos neuronales instantáneas (Instant NGP). Su visualización se realiza en tiempo real desde un cliente visor. Un cliente remoto podrá tener control completo de la visualización del cliente visor desde cualquier red doméstica. Además, la plataforma permite la segmentación panóptica de los objetos en la escena manteniendo la consistencia temporal independientemente del ángulo. La plataforma también permite la creación, eliminación y manipulación de los objetos de la escena. Para ello altera el mapa de profundidad de la escena y a partir de ahí edita la textura. El objetivo principal es crear una plataforma fácil de usar para un profesional no informático que pretenda crear escenas realistas para diferentes propósitos de una forma simple. Otros objetivos incluyen optimizar el entrenamiento de la escena 3D con técnicas de primitivas de gráficos neuronales instantáneas, crear un instalador fácil de usar que automatice toda la puesta en marcha e instalación del cliente visor/remoto, un túnel que funcione por códigos sencillos facilitando la conexión entre ambos clientes incluso en redes domésticas restrictivas, conexión con la plataforma de entrenamiento (GPU propia, Kaggle, etc.) para una mayor facilidad y un cliente visor fácil e intuitivo. es_ES
dc.description.abstract [EN] This TFG develops a platform to facilitate the training, rendering and visualization of scenes using neural radiance fields, including scene understanding via panoptic segmentation. The platform: 1) initializes a scene from a manually captured video; 2) train a scene using neural radiance fields from this video; 3) optimize the scene with instant neural graphics primitives techniques. Its visualization is achieved in real time from a viewer client. A remote client has complete control of the viewer client display from any home network. Additionally, the platform enables panoptic segmentation of objects in the scene while maintaining temporal consistency regardless of angle. The platform also allows the creation, deletion and manipulation of objects in the scene. To do this, alter the depth map of the scene and from there edit the texture. The main goal is to create an easy-to-use platform for a non-IT professional who aims to create realistic scenes for different purposes in a simple way. Subobjectives include optimizing 3D scene training with instant neural graphics primitives techniques, creating an easy-to-use installer that automates the entire setup and installation of the viewer/remote client, a tunnel that works by simple codes making it easy to connect between both clients even on restrictive home networks, connection with the training platform (own GPU, Kaggle, etc.) for greater ease and an easy and intuitive viewer client. es_ES
dc.description.abstract [CA] En aquest TFG s’ha desenvolupat una plataforma per facilitar l’entrenament, la renderització i la visualització d’escenes mitjançant camps de radiància neuronal, incloent-hi comprensió de l’escena via segmentació panòptica. La plataforma: 1) inicialitza una escena des d’un vídeo capturat manualment; 2) entrena una escena mitjançant camps de radiància neuronal a partir d’aquest vídeo; 3) optimitza l’escena amb tècniques de primitives de gràfics neuronals instantànies. La seva visualització es fa en temps real des d’un client visor. Un client remot podrà tenir control complet de la visualització del client visor des de qualsevol xarxa domèstica. A més, la plataforma permet la segmentació panòptica dels objectes a l’escena mantenint la consistència temporal independentment de l’angle. La plataforma també permet la creació, l’eliminació i la manipulació dels objectes de l’escena. Per fer-ho altera el mapa de profunditat de l’escena i a partir d’açí edita la textura. L’objectiu principal és crear una plataforma fàcil d’usar per a un professional no informàtic que pretengui crear escenes realistes per a diferents propòsits d’una manera simple. Els subobjectius inclouen optimitzar l’entrenament de l’escena 3D amb tècniques de primitives de gràfics neuronals instantànies, crear un instal·lador fàcil d’usar que automatitze tota la posada en marxa i instal·lació del client visor/remot, un túnel que funcione per codis senzills facilitant la connexió entre tots dos clients fins i tot en xarxes domèstiques restrictives, connexió amb la plataforma d’entrenament (GPU pròpia, Kaggle, etc.) per a més facilitat i un client visor fàcil i intuïtiu. es_ES
dc.format.extent 100 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject Campos de resplandor es_ES
dc.subject Plataforma es_ES
dc.subject Tensor es_ES
dc.subject Segmentación panóptica es_ES
dc.subject MLP es_ES
dc.subject 3D es_ES
dc.subject Inferencia es_ES
dc.subject Tiempo real es_ES
dc.subject Control remoto es_ES
dc.subject Colaborativo es_ES
dc.subject IA es_ES
dc.subject Radiance fields es_ES
dc.subject Platform es_ES
dc.subject Panoptical segmentation es_ES
dc.subject Real time es_ES
dc.subject Remote control es_ES
dc.subject Collaborative es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Escenas 3D mediante campos de radiancia neuronales: plataforma colaborativa de entrenamiento, optimización y renderizado es_ES
dc.title.alternative 3D scenes using neural radiance fields: collaborative training, optimization and rendering platform es_ES
dc.title.alternative Escenes 3D mitjançant camps de radiància neuronals: plataforma col·laborativa d'entrenament, optimització i renderització es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Granell Robles, P. (2024). Escenas 3D mediante campos de radiancia neuronales: plataforma colaborativa de entrenamiento, optimización y renderizado. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/210058 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\165185 es_ES


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