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3D Congealing: Die Revolution der Bildverarbeitung im digitalen Zeitalter

April 3, 2024
Im Zeitalter der Digitalisierung und der fortschreitenden Entwicklung künstlicher Intelligenz stehen wir vor immer komplexeren Herausforderungen und Möglichkeiten der Bildverarbeitung und -analyse. Eine solche Herausforderung ist die sogenannte "3D Congealing" – eine neuartige Problemstellung, die sich mit der 3D-bewussten Ausrichtung von zweidimensionalen Bildern befasst, die semantisch ähnliche Objekte darstellen. Dieses Thema gewinnt insbesondere in der Forschung an Bedeutung und hat das Potenzial, verschiedene Anwendungsbereiche zu revolutionieren. Die Grundidee des 3D Congealing besteht darin, eine Sammlung von unbeschrifteten Bildern aus dem Internet, die ähnliche Objekte abbilden, so zu bearbeiten, dass die gemeinsamen semantischen Teile miteinander assoziiert und das Wissen aus den 2D-Bildern in einen gemeinsamen 3D-kanonischen Raum übertragen werden. Dieser Ansatz geht über herkömmliche Bildbearbeitungsmethoden hinaus, da er nicht auf Formenvorlagen, Posen oder Kameraparametern basiert. Der Kern des Frameworks ist eine kanonische 3D-Darstellung, die geometrische und semantische Informationen umfasst. Das Framework optimiert diese kanonische Darstellung zusammen mit der Pose für jedes Eingangsbild und einer pro Bild koordinierten Karte, die 2D-Pixelkoordinaten zum 3D-kanonischen Rahmen verzieht, um die Formübereinstimmung zu berücksichtigen. Ein entscheidender Aspekt dieses Prozesses ist die Fusion von Vorwissen aus einem vortrainierten bildgenerierenden Modell und semantischen Informationen aus den Eingangsbildern. Das vortrainierte Modell bietet eine starke Wissensgrundlage für diese unterbestimmte Aufgabe, während die Eingangsbilder die notwendigen Informationen liefern, um die Verzerrung der Trainingsdaten durch das vortrainierte Modell zu mildern. Dieses Rahmenwerk kann für verschiedene Aufgaben verwendet werden, darunter Übereinstimmungskorrespondenz, Posenabschätzung und Bildbearbeitung. Es zeigt starke Ergebnisse bei der Verarbeitung von realen Bildersets unter herausfordernden Beleuchtungsbedingungen sowie bei Online-Bildsammlungen, die "in the wild", also in der freien Wildbahn des Internets, aufgenommen wurden. Die Herausforderung des 3D Congealing liegt insbesondere bei Bildern vor, die ohne Kameraausrichtung oder Beleuchtungsangaben aufgenommen wurden, selbst wenn die Bilder identische Objekte enthalten. Die Definition von Posen ist spezifisch für das Koordinatensystem der Form, und die Optimierung der Form wird typischerweise von der pixelweisen Überwachung der Bilder unter den geschätzten Posen geleitet. In diesem Zusammenhang wurden von Forschern der Stanford University und von Mitarbeitern bei Google Research, der Universität Tübingen und Stability AI innovative Ansätze entwickelt, die ohne anfängliche Posen als Startpunkte für die Formrekonstruktion auskommen. Stattdessen wird zuerst eine plausible 3D-Form erarbeitet, die mit den Beobachtungen aus den Eingangsbildern übereinstimmt, wobei vortrainierte generative Modelle verwendet werden. Anschließend werden semantikbewusste visuelle Merkmale genutzt, um die Eingangsbilder an die 3D-Form anzupassen. Die Forschungsarbeit zeigt, dass die Methode bei der Aufgabe der Posenabschätzung besser abschneidet als vergleichbare Ansätze und mehrere Anwendungsfälle wie Bildbearbeitung und Objektausrichtung bei Webbilddaten demonstriert. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Beiträge dieser Forschung darin bestehen, ein neuartiges Aufgabenfeld zu definieren und einen Rahmen zu entwickeln, der diese Aufgabe bewältigt und mehrere Anwendungen unter Verwendung der erhaltenen 2D-3D-Korrespondenz ermöglicht. Die Methode zeigt ihre Wirksamkeit und Anwendbarkeit auf eine vielfältige Bandbreite von Internetbildern, die "in the wild" aufgenommen wurden. Die vollständigen Ergebnisse und Methoden sind auf der Projektseite der Stanford University und in den entsprechenden Forschungsarbeiten auf arXiv nachzulesen. Diese Arbeiten bieten einen Einblick in die zukünftigen Möglichkeiten der Bildbearbeitung und -analyse, die durch künstliche Intelligenz und fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken ermöglicht werden. Quellen: - Zhang, Y., Li, Z., Raj, A., Engelhardt, A., Li, Y., Hou, T., Wu, J., & Jampani, V. (2024). 3D Congealing: 3D-Aware Image Alignment in the Wild. arXiv preprint arXiv:2404.02125. - Projektseite: https://ai.stanford.edu/~yzzhang/projects/3d-congealing/ - Twitter-Profil von AK (_akhaliq): https://twitter.com/_akhaliq?lang=de