Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/81/es: Difference between revisions

Latest revision as of 03:28, 7 September 2024

Information about message (contribute)

This message has no documentation. If you know where or how this message is used, you can help other translators by adding documentation to this message.

Message definition (Diffusion Models Are Real-Time Game Engines)

Neural methods for reconstructing 3D representations have made significant advances over the last years. NeRFs (Mildenhall et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib20 2020]) parameterize radiance fields using a deep neural network that is specifically optimized for a given scene from a set of images taken from various camera poses. Once trained, novel points of view of the scene can be sampled using volume rendering methods. Gaussian Splatting (Kerbl et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib15 2023]) approaches build on NeRFs but represent scenes using 3D Gaussians and adapted rasterization methods, unlocking faster training and rendering times. While demonstrating impressive reconstruction results and real-time interactivity, these methods are often limited to static scenes.

Los métodos neuronales para reconstruir representaciones 3D han experimentado avances significativos en los últimos años. Los NeRFs (Mildenhall et al., 2020) parametrizan campos de radiancia utilizando una red neuronal profunda que se optimiza específicamente para una escena dada a partir de un conjunto de imágenes tomadas desde diversas posiciones de cámara. Una vez entrenada, se pueden generar nuevos puntos de vista de la escena utilizando métodos de renderizado de volúmenes. Los enfoques de Gaussian Splatting (Kerbl et al., 2023) se basan en NeRFs pero representan escenas utilizando distribuciones Gaussianas 3D y métodos de rasterización adaptados, lo que permite tiempos de entrenamiento y renderizado más rápidos. Aunque demuestran resultados de reconstrucción impresionantes y una interactividad en tiempo real, estos métodos suelen limitarse a escenas estáticas.