未來(lái)，你愿意這么自拍嗎？

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編者按：本文來(lái)自微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘”（ID:bigDataDigest），作者：文摘菌，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

11月23日，《牛津英文詞典》宣布選擇放棄“2020年度詞匯”的評(píng)選，將2020年形容為“無(wú)法用一個(gè)單詞妥帖概括的一年”。

每年，“年度詞匯”的評(píng)選，《牛津英文詞典》會(huì)根據(jù)英文新聞等超過(guò)110億個(gè)英文單詞組成的語(yǔ)料庫(kù)分析總結(jié)，希望能“反映本年度的風(fēng)氣、民眾心情和關(guān)注焦點(diǎn)”，同時(shí)最終被選擇的“年度詞匯”還需要“具有文化意義的持久潛力”。

比如，2013年的“年度詞匯”之一Selfie（自拍）。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)，較之于前一年，2013年社交網(wǎng)站上“selfie”一詞的使用率激增17000%。

如今，7年過(guò)去了，不知道大家的自拍技術(shù)都有怎樣的突飛猛進(jìn)呢？反正文摘菌可手握大家的老婆新垣結(jié)衣的自拍黑照呢。

不知道大家有沒(méi)有想過(guò)，7年了，無(wú)人駕駛都開(kāi)始在各地測(cè)試了，iphone都出到12了，為什么自拍的方式一直沒(méi)有變過(guò)呢？

這個(gè)問(wèn)題也一直困擾著華盛頓大學(xué)和谷歌的研究人員們，近日，他們終于推出了一種全新的自拍方式，保證讓你發(fā)在朋友圈的圖像更加生動(dòng)和仿真。

先來(lái)看看他們定義的“自拍的未來(lái)”到底是個(gè)什么東西：

雖然看上去確實(shí)比單純的圖像本身要更擬人一些，三維模型也讓周圍的環(huán)境都顯露無(wú)疑，但是這晃來(lái)晃去的，文摘菌的眼睛都快給晃暈了。

nerfies鼓勵(lì)人們分享更多

看看自己的微信，相信很多人的朋友圈都是自拍，簡(jiǎn)直就是“不自拍就會(huì)會(huì)死星人”。

2016年5月，The Outnet和輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)pulsar對(duì)Facebook、Instagram、Twitter上發(fā)布的與“愉悅感”“興奮感”相關(guān)的3300萬(wàn)份帖子進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示，自拍更多了，但不再只是為了對(duì)外展示個(gè)人魅力，創(chuàng)造“美好的自我幻想”，而是通過(guò)自拍更好的認(rèn)識(shí)自我，記錄生活與成長(zhǎng)的真實(shí)體驗(yàn)，比如進(jìn)行減肥打卡、長(zhǎng)跑記錄等。

既然大多數(shù)積極的詞匯都與“自拍”相關(guān)，那為什么我們不去分享更多呢？

抱著這樣的設(shè)計(jì)理念和構(gòu)想，nerfies就誕生了。

我們知道，要?jiǎng)?chuàng)建3D場(chǎng)景，通常需要一些特殊的硬件，比如LIDAR掃描儀，該掃描儀主要使用激光測(cè)量物距，從而可以更好地創(chuàng)建3D模型?，F(xiàn)在，iphone 12 pro和12 pro Max上也內(nèi)置了LIDAR傳感器。但要知道，這些特殊硬件并不便宜，也不是那么簡(jiǎn)單就能使用的。

不過(guò)，nerfies可就不一樣了。如果你想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)nerfies這樣的“自拍”，你只需要從多個(gè)不同角度，拿著手機(jī)在自己面前來(lái)回晃動(dòng)一下，同時(shí)確保自己始終保持在畫面中，就這么簡(jiǎn)單。

就像這樣：

根據(jù)官方介紹，nerfies是一種在給定時(shí)刻創(chuàng)建更全面的自拍的方法，觀看者不僅可以觀看2D圖像，還可以在3D模式下縮放和平移對(duì)象，全程也無(wú)需任何其他特殊設(shè)備，用到的只有配備了攝像頭的智能手機(jī)和一點(diǎn)點(diǎn)CpU處理能力。

論文鏈接：

https://nerfies.github.io/

如何解決又貴又麻煩的問(wèn)題

要根據(jù)這種視頻數(shù)據(jù)創(chuàng)建3D模型，研究人員使用了一種稱為神經(jīng)輻射場(chǎng)（Neuro Radiance Fields，簡(jiǎn)稱NeRF）的方法，該方法可以從不同角度拍攝物體的多個(gè)圖像，使用這些二維數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算和生成三維模型，同時(shí)允許其他人從不同的角度進(jìn)行操作和觀看。

不過(guò)，NeRF方法有一個(gè)問(wèn)題，它要求拍攝對(duì)象在整個(gè)過(guò)程中保持完全靜止。這對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，難度還是有的，因此NeRF方法需要利用到大型相機(jī)陣列，讓其同時(shí)從多個(gè)角度捕捉一個(gè)人的圖像，但是這就回到了和LIDAR一樣的問(wèn)題上了，攝像機(jī)陣列又貴又麻煩。

所以，在這個(gè)過(guò)程中，讓被拍攝對(duì)象自己搖動(dòng)手機(jī)捕捉自己的影像，可能是一種更容易的方法。但為了從多個(gè)角度生成靜止圖像，整個(gè)過(guò)程可能需要持續(xù)幾秒鐘的時(shí)間，這意味著拍攝對(duì)象不斷運(yùn)動(dòng)。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究小組開(kāi)發(fā)了一種稱為可變形神經(jīng)輻射場(chǎng)（簡(jiǎn)稱D-NeRF）的新方法，該方法能夠比較框架，以確定對(duì)象在它們之間移動(dòng)了多少，然后自動(dòng)計(jì)算必要的變形，這樣就可以調(diào)整提取出的不完美的二維圖像數(shù)據(jù)，將其仍用于創(chuàng)建準(zhǔn)確的交互式3D模型。

D-NeRF通過(guò)優(yōu)化附加的連續(xù)體積變形場(chǎng)來(lái)增強(qiáng)神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF），該場(chǎng)將每個(gè)觀察點(diǎn)扭曲為規(guī)范的5D NeRF。研究人員還觀察到，這些類似NeRF的形變場(chǎng)傾向于局部極小值，于是為基于坐標(biāo)的模型提出了從粗到精的優(yōu)化方法，該方法可實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的優(yōu)化。通過(guò)將原理從幾何處理和物理模擬應(yīng)用于類似NeRF的模型，提出了變形場(chǎng)的彈性正則化，進(jìn)一步提高了魯棒性。

研究人員通過(guò)使用裝備有兩部手機(jī)的設(shè)備收集數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，這兩部手機(jī)可以拍攝時(shí)間同步的照片，并在不同的視點(diǎn)上產(chǎn)生相同姿勢(shì)的訓(xùn)練/驗(yàn)證圖像，這也證明了這種方法的確忠實(shí)地重建了非剛性變形的場(chǎng)景，并以高保真度再現(xiàn)了看不見(jiàn)的景象。

不僅如此，nerfies還可以通過(guò)對(duì)兩個(gè)輸入幀的變形潛在代碼，進(jìn)行插值來(lái)為場(chǎng)景設(shè)置動(dòng)畫。

如果未來(lái)某天，nerfies真的流行起來(lái)，只要有人看到別人在Instagram上分享的美食照片，他們還能看看四周的餐廳環(huán)境如何。

或者，如果一個(gè)業(yè)余時(shí)尚達(dá)人分享了自己在試穿一件上衣時(shí)的nerfie，其他人還能調(diào)整相機(jī)的位置，看看這件衣服要怎么搭配褲子和鞋子。

也就是說(shuō)，nerfies可能會(huì)為社交媒體提供全新的視角，但與此同時(shí)，由于許多人可能在偷偷穿著睡褲在家辦公，nerfies也會(huì)讓這些人暴露無(wú)遺吧。

網(wǎng)站標(biāo)題：裸眼3D？不，這可能是“自拍的未來(lái)”
文章來(lái)源：http://www.rwnh.cn/article38/sccopp.html

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