Кубик трансформер своими руками инструкция: Не знаете что подарить на день рождения маме, бабушке или другу? Фотокуб — подарок своими руками!

Мебель-траснформер своими руками: схемы, инструкции, фото

Современный мебельный рынок предлагает мебель различных стилей на любой вкус и кошелек. В выставочных павильонах можно найти роскошные, похожие на королевские, кровати,  кресла, комоды, разместить которые возможно в огромном помещении.

Можно найти и более скромные, но выполненные со вкусом нарядные гарнитуры. Есть и совсем простая и дешевая мебель.

Куб-трансформер может служить тумбочкой, столом с пуфами, креслом и и полноценной кроватью

Особняком находится трансформер, которая демонстрирует предельную компактность, универсальность использования и предельную простоту. Она прекрасно вписывается в помещения, оформленные в стиле минимализма, и позволяет увеличить жизненное пространство, наполнить его воздухом и светом.

Двухспальная кровать в гостиной не займет много места днем и станет удобным спальным местом ночью

Содержание

  • 1 Определяемся с дизайном и конструкцией
  • 2 Чертежи мебели трансформера своими руками
  • 3 Необходимые материалы
  • 4 Необходимые инструменты
  • 5 Процесс изготовления: пошаговая инструкция
  • 6 Видео: Шкаф кровать своими руками

Определяемся с дизайном и конструкцией

Функциональный трансформер, включающий кровать, диван, стол и пуфики для гостей

Мебель-трансформер –  изобретение, которое широко использовалось в квартирах малой площади, где невозможно было установить «полноценные» диваны, кровати, столы. Таких малогабаритных квартир было великое множество.

Комод легко превращается в компьютерный стол и полочку для принтера

Однако со временем на нее обратили внимание и те, кто имеет достаточно просторные комнаты, но привык к минимализму или хочет максимально наполнить свое жилище светом и воздухом.

Простое и компактное решение — полка под окном, а если понадобится, это обеденный стол со стульями

Трансформеры не только позволяют реализовать эти задачи, но и решают еще один вопрос: оригинальности интерьера и простора для дизайнерской мысли. С помощью такой мебели можно превратить:

  • спальню – в гостиную, и – наоборот;
  • кровать-шкаф – в уютный диван;
  • спальное место – в часть стенового пространства;
  • небольшой сундучок, занимающий совсем мало места – в небольшой стол с пуфиком.

Кровать-трансформер удобна в маленьких и в больших помещениях, так как способна превратить комнату в гостиную днем, а в спальню ночью

Простор для различных дизайнерских решений предоставляет использование модульной мебели, как самостоятельного элемента, или вкупе с другими видами трансформационной:

  • раскладными;
  • выдвижными;
  • поднимающимися (откидными).

Трансформер мягкое кресло-кровать в сложенном и разложенном виде

С помощью различных конструкционных решений, в том числе «исчезающих», можно гостиную к вечеру превратить в детскую, а на маленькой кухне «спрятать» обеденный стол после трапезы.

Компьютерный стол-трансформер для работы сидя и стоя

Детскую или кабинет можно оборудовать диваном или полноценным спальным местом, рядом с которым появятся шкафы и полки, собранные из различных модулей.

Детская кровать-трансформер может служить манежем для малыша и комодом или кроватью для подростка, тумбой и полкой

Они будут украшать комнату, выполнять функциональные задачи и придавать особую оригинальность помещению.

Софа-кровать двухъярусная – сильное и компактное решение для маленькой детской

Чертежи мебели трансформера своими руками

Схема шкафа-кровати трансформера

Мебель-трансформер можно заказать в компании, которая занимается ее изготовлением, но если домашний мастер имеет хотя бы небольшой опыт работы со столярным инструментом материалами, которые используют для ее изготовления, он может сам сделать ее своими руками.

Чертежи также можно выполнить самостоятельно или найти в интернете, где предлагаются и мастер-классы по составлению эскизов и чертежей и изготовлению трансформера своими руками.

Чертеж шкафа с встроенной кроватью

При выполнении чертежа необходимо учесть:

  • размеры помещения, где предполагается установка мебельного трансформера;
  • четкие параметры нового изделия;
  • материалы, которые будут использованы, и их свойства;
  • место расположения изделия;
  • тип трансформера.

При составлении чертежа требуется предельная точность и выверенность размеров изделия.

Схема стола трансформера с размерами

Необходимые материалы

Набор необходимых материалов напрямую будет зависеть от того, на каком виде мебели остановится домашний мастер. Однако, есть перечень, который присутствует при любом выборе.

МатериалОсновные параметрыГде используется
ЛДСППлиты толщиной от 10 до 22 ммИзготовление шкафов, полок с высокой прочностью на изгиб

Декорирование

МДФПрочные листы

Повышенная влагостойкость и плотность

Столешницы, сидения скамеек, кухонные фасады
ДеревоМассив, брусЛюбые изделия
ПоролонМягкий, удобный, недорогойДля набивки мягкой мебели
СтеклоТолщина отДля оформления шкафов и полок
Мебельный крепежРазличные видыДля всех изделий
Мебельная фурнитураРазличная конфигурация и предназначениеДля декорирования

При оформлении дверей шкафов, ящиков

Необходимые инструменты

Набор необходимых инструментов для изготовления своими руками также будет отличаться, в зависимости от выбранного вида мебели. В общий перечень войдут:

  • петли для фасадов;
  • металлические или пластмассовые соединительные угольники;
  • направляющие для ящиков;
  • электродрель с набором сверл;
  • струбцины;
  • фреза;
  • молоток;
  • утюг;
  • лобзик или ножовка;
  • измерительные приборы.

Этот список может меняться, в зависимости от выбранной модели

Процесс изготовления: пошаговая инструкция

Схема простой самодельной подъемной кровати

Чтобы изготовить кровать-трансформер своими руками, нужно двигаться пошагово, не пропуская никаких важных моментов подготовки и выполнения работ.

Начинать нужно с выбора места расположения изделия, после чего можно приступать к изготовлению эскиза, а затем – чертежа.

Очень компактная кровать-трансформер для интерьерных решений в стиле минимализм

После выбора дизайна изделия, уточнения его размеров и составления чертежа, можно приступать к изготовлению. Попробуем сделать кровать – шкаф. Несмотря на кажущуюся сложность, изготовить ее не очень трудно. Главная проблема – большие размеры.

Инструкция

  1. Выбирается материал и делаются размеры.

    Детали для будущей кровати

  2. Составляется эскиз, выполняется чертеж.
  3. Каркас можно использовать от старой кровати или заказать его на мебельной фабрике или в мастерской. Спальное место определяем в размерах 180х200.

    За основу самой кровати можно взять ортопедическое основание и матрас

  4. Чтобы осталась одна основа, с нее снимаются ламели.
  5. Каркас устанавливается на бруски

    Каркас будем устанавливать на бруски

  6. На заготовках шкафа делается разметка под боковые части.

    Размечаем посадочные места под боковины шкафа

  7. Стыкуются все части конструкции.

    Стыкуем основание шкафа с его боковыми панелями

  8. Фиксируется верхняя панель.
  9. Затем конструкция закрепляется на стене.

    Крепим верхнюю панель и закрепляем конструкцию на стене

  10. После монтируется каркас кровати с помощью подъемного механизма и пружин.

Схема подъемного механизма и ножки кровати

  1. Теперь можно соединить обе части трансформера, вернув ламели на прежнее  место.

    Возвращаем ламели на место для основания матраса

  1. Завершающий этап – крепление фасада.

    Устанавливаем фасад в виде импровизированных дверей шкафа

Совет. Не стоит вместо бруса устанавливать основу на стандартные ножки для мебели, потому что они могут не выдержать веса конструкции.

Готовый подъемный механизм сэкономит ваше время и силы при изготовлении кровати-трансформера

Чтобы перевести кровать в горизонтальное положение, нужно установить ручки и воспользоваться ими.

Внимание! Фасад должен быть в сочетании с находящейся в комнате мебелью. Что касается фурнитуры, то ее расположение не имеет существенного значения.

Видео: Шкаф кровать своими руками

Предыдущая

МебельПочему мебель типа трансформер нужна в интерьере малогабаритной квартиры

Следующая

МебельКомод из картона в интерьере

Кубик Трансформер 6 цветов Fanxin — Меняющие форму — Головоломки, 430 руб

Все бренды Fanxin Кубик Трансформер 6 цветов

Все бренды Fanxin Кубик Трансформер 6 цветов

Бренд Fanxin

Бренд: Fanxin
Размер в упаковке (ШхВxГ): 6х9х6cм
Вес: 100г.Возраст: от 5 лет.
Страна производства: Китай
ТН ВЭД: 9506999000

Полное описание

Хотите купить оптом?
Запросите наличие и цену
на оптовом складе

Купить у Партнера

Все товары бренда Меняющие форму

Описание

Характеристики

Головоломка Кубик Трансформер (Axis Cube) — это кубик-мираж, быстро теряющий свою форму… пока вы снова его не соберете.

В основе формула головоломки 3х3х3, однако здесь есть ряд усложнений: нечеткие слои, элементы самых разных форм. По признанию профессионалов, этот куб самый сложный из всех разновидностей головоломок с формулой 3х3. Собирать эту головоломку нужно также, как кубик Рубика 3х3, только здесь нужно отталкиваться не только от цвета, но и от формы элемента. Первым испытанием будет разобраться, где же здесь центральные элементы, определяющие конструкцию грани. И как обычно, самым сложным будет собрать последний слой. Одна ошибка и почти собранный куб снова превратится в хаос.

Черный пластик, наклейки.

… …

Штрихкод: 2000221337020

Бренд: Fanxin
Размер в упаковке (ШхВxГ): 6х9х6cм
Вес: 100г.Возраст: от 5 лет.
Страна производства: Китай
ТН ВЭД: 9506999000

Хотите купить оптом?
Запросите наличие и цену
на оптовом складе

Головоломка Кубик Трансформер (Axis Cube) — это кубик-мираж, быстро теряющий свою форму… пока вы снова его не соберете.

В основе формула головоломки 3х3х3, однако здесь есть ряд усложнений: нечеткие слои, элементы самых разных форм.

По признанию профессионалов, этот куб самый сложный из всех разновидностей головоломок с формулой 3х3. Собирать эту головоломку нужно также, как кубик Рубика 3х3, только здесь нужно отталкиваться не только от цвета, но и от формы элемента. Первым испытанием будет разобраться, где же здесь центральные элементы, определяющие конструкцию грани. И как обычно, самым сложным будет собрать последний слой. Одна ошибка и почти собранный куб снова превратится в хаос.

Черный пластик, наклейки.

Другие товары

Зеркальный Кубик 2х2 Золото

Головоломка с золотыми блестящими наклейками с текстурой. Формат 2х2 — как у обычного кубика 2х2, но собирать нужно по формам элементов, а не цветам. По сложности эта версия не сильно проще кубика 3х3, так как все элементы у кубика 2х2 угловые. Необходимый элемент и украшение любой…

Арт.: MCFX7721 (Золотой)

Кубик Фишер 6 цветов

Головоломка названа в честь своего изобретателя Тони Фишера (Tony Fisher). Идея Тони заключалось в том, чтобы повернуть элементы классического кубика Рубика на сорок пять градусов, относительно вертикальной оси. После чего, элементы головоломки “нарастили” так, чтобы её форма была кубической. Во…

Арт.: 581-5.7P (цветной)

Головоломка Мастерморфикс 3x3x3

Mastermorphix — шейпмод (shape modification) кубика Рубика. Это значит, что в основе головоломки классический механизм 3х3 и схема сборки будет почти такой же, как у кубика 3х3х3. Красивая головоломка с формой выпуклой пирамидки. Тут 4 цвета, а не 6 как у кубика Рубика. При этом все так ж…

Арт.: 581-6.9

Набор 3 кубика непропорциональных

Подарочный набор из 3 головоломок: Колумн Баррел Куб (Column Barrel Cube) — простой шейпмод кубика 3х3, отличающийся  от обычного кубика Рубика закругленными гранями и смещенными цветами. Округлая форма делает его похожим на колонну или бочку, поэтому и название Column Ba. ..

Арт.: FX7781

Зеркальный Кубик Серебро

Головоломка 3х3, но все стороны одного цвета! По конструкции, это все тот же кубик Рубика 3х3: у него есть центральные клетки, 3 слоя, угловые и реберные кубики. Вот только все кубики здесь разного размера. В этом и заключается суть головоломки. В разобранном состоянии она совсем не похожа на ку…

Арт.: MC581-5.7

Головоломка Скьюб 6 цветов

Скьюб (англ. Skewb) — механическая головоломка в стиле кубика Рубика, состоящая из частей, которые вращаются и меняют свое положение. Название происходит от английских слов skew (искривлен) и cube (куб). Скьюб был изобретен английским журналистом Тони Дарема. Благодаря необычному вращению частей, ск…

Арт.: 581-5.5X

Кубик Трансформер Серебро Зеркальный

Аксис Куб — одна из самых сложных разновидностей кубика Рубика 3х3. Считается сложнее, чем другие модификации, такие как Фишер или Мельница. В разобранном виде выглядит пугающе, но собирается по тем же алгоритмам, что и классический кубик 3х3. Первый шаг в сборке — разобраться, где…

Арт.: MC581-5.7R

Головоломка Кленовый лист

Необычная и красивая головоломка Кленовый лист (Maple leaf cube) по устройству напоминает одновременно скьюб и пираминкс, только в форме куба. Головоломка сделана качественно, вращение всех элементов легкое и приятное. Она относительно несложная в сборке. Другие названия этой голов…

Арт.: FX7726

Головоломка Твисти Куб 3х3

Скрученный кубик Twisty Cube необычная и интересная разновидность куба 3х3. Привлекает прежде всего своей нестандартной формой. Очень увлекательна в сборке, при поворотах головоломка принимает странные формы и задача игрока не только собрать цветные грани, но и вернуть игрушке первоначальный вид…

Арт.: FX7733

  • Все бренды
  • //
  • Fanxin
  • //
  • Кубик Трансформер 6 цветов

Устранение неполадок Cognos Transformer

Если у вас возникнут проблемы при развертывании или настройке IBM® компонент Cognos® Transformer или при использовании Metrics, используйте эту информацию для решения проблемы.

UnstisfiedLinkError

Когда вы настраиваете Cognos® Transformer с помощью Cognos® Configuration Tool, вы видите следующую ошибку сообщение:

 UnstisfiedLinkError: JCAM_Crypto_JNI (не найдено в java.library.path) 

Эта ошибка указывает на то, что библиотека Java™ может быть недоступна. можно найти с помощью Cognos Configuration Tool. Исправить проблему со следующими шагами:

  1. Установите переменную среды LD_LIBRARY_PATH так, чтобы она указывала на папку Cognos® BI /bin64, выполнив следующую команду. команда:
     LD_LIBRARY_PATH=/opt/IBM/CognosBI/bin64 
  2. Установите переменную среды JAVA_HOME так, чтобы она указывала на 64-разрядную версию Java™ JRE, выполнив следующую команду. команда:
     JAVA_HOME=/opt/IBM/WebSphere/AppServer/java 
  3. Запустите Cognos Configuration Tool с помощью следующей команды:
    • AIX® или Linux™: cogconfig.sh
    • Windows™: cogconfigw. exe
PowerCube не собран

Cognos® Transformer не может построить PowerCube и возвращает следующие ошибки сообщения:

 Сообщение об ошибке сборки MetricsAuditCube: (TR0220) Временный файл для PowerCube «MetricsAuditCube» пуст.
Убедитесь, что ваш исходный файл содержит данные
Сообщение об ошибке сборки MetricsTrxCube: (TR0793) Разделенный по времени PowerCube MetricsTrxCube пуст.
Проверьте источники данных и статус исключения категорий на целевом уровне. 

Вероятно, база данных Metrics была создана неправильно при запуске базы данных. мастер, поэтому нет данных для встраивания в PowerCube. Эта проблема вызвана несоответствием формат даты, инструкция SQL, которая вставляет записи, использовала формат даты по умолчанию. Однако база данных была настроена на использование другого формата даты, поэтому записи никогда не вставлялись в базу данных. база данных и PowerCube не могут быть построены.

Чтобы устранить эту проблему, следуйте инструкциям в IBM® техническая заметка, Метрики создание базы данных с сообщением об ошибке и построением куба Cognos® не удалось.

Скрипт сборки куба зависает

Сценарий сборки куба зависает после публикации сообщения Чтение исходного кода data в сборку Cognos® Transformer Cube log (называемый trxschelog.log).

Преобразователь настроен неправильно. Устраните проблему, запустив инструмент настройки молча:

Linux™

 экспорт JAVA_HOME=  WAS_install_path  /java/jre
экспортировать LD_LIBRARY_PATH=$  Cognos_BI_Server_install_path  /bin64:$LD_LIBRARY_PATH
  Путь_установки_Cognos_Transformer  /bin/cogconfig.sh -config 

Windows™

  Путь_установки_Cognos_Transformer  \bin\cogconfig.bat -config 
каталог \bin не найден

В Linux™ или AIX®: в журнале cognos-setup.log появляются сообщения, указывающие на то, что каталог \bin не найден; например:

mv: невозможно запустить ‘/Cognos/c10/bin/cogconfig. sh’: нет такого файла или каталог

или

cp: невозможно создать обычный файл `/Cognos/c10/bin’: такого файла нет или каталог

Такое сообщение указывает на то, что установленная программа Cognos® Программное обеспечение Transformer повреждено.

Значение свойства cognos.transformer.issetup было неправильно установлено на то же значение. значение как свойство cognos.biserver.issetup в файл cognos-setup.properties. Эти свойства не должны быть идентичными. Изменить свойство cognos.transformer.issetup и запустите сценарий cognos-setup.sh еще раз.

Журнал конфигурации содержит сообщения об ОШИБКЕ и УСПЕХЕ

Файл cognos-configure.log содержит следующие сообщения:

ОШИБКА: Системе не удается найти указанный файл.

УСПЕХ: запланированная задача «MetricsCubeDailyRefresh» успешно выполнена созданный.

ОШИБКА: Системе не удается найти указанный файл.

УСПЕХ: запланированная задача «MetricsCubeWeeklyRebuild» успешно выполнена созданный. Готовый планировщик обновления куба.

Эти сообщения генерируются из раздела Сценарий cognos-configure.sh|.bat, устанавливающий планировщик обновления куба. первое сообщение об ошибке можно игнорировать при условии, что за ним следует сообщение об успешном выполнении Задача «MetricsCubeDailyRefresh» и для задачи «MetricsCubeWeeklyRebuild», как показано на пример.

Продолжить установку.

AIX: сценарий сборки PowerCube завершается с ошибкой с кодом TR0154

В AIX® сценарий сборки PowerCube завершается со следующей ошибкой. сообщение в журнале сборки:

(TR0154) Преобразователю не удалось установить языковой стандарт приложения.

Возможные причины этой проблемы:

Сбой сценария сборки PowerCube с кодом TR3001

Произошел сбой сценария сборки куба Cognos®, и следующие в журнале сборки куба появляется сообщение об ошибке:

(TR3001) Шлюз Cognos не может подключиться к серверу Cognos BI. сервер может быть недоступен или шлюз может быть неправильно настроен. Попробуйте еще раз или свяжитесь ваш администратор.

(TR0116) Преобразователь не может открыть файл Имя_источника_данных .

Возможные решения этой проблемы:

Сбой сценария сборки PowerCube с кодом TR3703

Произошел сбой сценария сборки куба Cognos®, и следующие в журнале сборки куба появляется сообщение об ошибке:

(TR3703) Идентификатор пользователя или пароль либо отсутствуют, либо недействительны. Пожалуйста, повторно введите реквизиты для входа.

Убедитесь, что имя пользователя и пароль администратора Cognos®, указанные в файл cognos-setup.properties были правильными на этапе настройки Cognos® и по-прежнему действительны. Если имя пользователя и пароль неверны или больше недействительны, введите правильные значения в поле файл cognos-setup.properties, а затем повторно запустите Сценарий cognos-configuration. sh|bat для повторной настройки сервера Cognos®.

Сбой сценария сборки PowerCube с кодом QE-DEF-0285

Произошел сбой сценария сборки куба Cognos®, и следующие в журнале сборки куба появляется сообщение об ошибке:

QE-DEF-0285 Ошибка входа в систему.

QE-DEF-0321 Идентификатор пользователя или пароль либо отсутствуют, либо недействительны.

RQP-DEF-0068 Невозможно подключиться хотя бы к одной базе данных во время работы с несколькими базами данных прикрепить к 1 базе данных в: METRICS_CUBE_DS

Убедитесь, что параметры базы данных METRICS (имя базы данных, имя пользователя и пароль), указанные в файл cognos-setup.properties были правильными на этапе настройки Cognos® и по-прежнему действительны. Если какое-либо из значений неверно или уже недействительно, введите правильные значения в поле файл cognos-setup.properties, а затем повторно запустите Сценарий cognos-configuration.sh|bat для повторной настройки сервера Cognos®.

Сбой сценария сборки PowerCube с кодом RQP-DEF-0068

Произошел сбой сценария сборки куба Cognos®, и следующие в журнале сборки куба появляется сообщение об ошибке:

RQP-DEF-0068 Невозможно подключиться хотя бы к одной базе данных во время работы с несколькими базами данных прикрепить к 1 базе данных в: METRICS_CUBE_DS

Могут появиться другие сообщения, указывающие на то, что собственные библиотеки базы данных не могут быть загружены.

Возможные решения этой проблемы:

PowerCube не может обновить

Не удалось обновить куб из-за проблемы входа в систему, когда имя пользователя-администратора Cognos включает Космос.

Обновление куба завершается сбоем при выполнении следующих операций:

build-all.sh

ежедневное обновление.sh

еженедельное восстановление.sh

В trxschelog.log регистрируется следующее сообщение об ошибке:

QE-DEF-0285 Ошибка входа в систему.

QE-DEF-0325 Ошибка входа по следующей причине:

RQP-DEF-0068 Невозможно подключиться хотя бы к одной базе данных во время работы с несколькими базами данных подключиться к 1 базе данных в: METRICS_CUBE_DS .

  1. Проверьте файлы MetricsAuditCube.mdl и MetricsTrxCube.mdl, найденные в Папка Cognos_Transformer_install_path/metricsmodel с текстовым редактором.
  2. Найдите в каждом файле строку, начинающуюся с: Signon #### «LCUSER».
  3. Проверьте элемент UserId в этих строках.
  4. Если имя пользователя-администратора Cognos усечено, например, если John Smith отображается как John , затем введите правильное полное имя.
Ошибка обновления PowerCube

Обновление куба завершается со сбоем при выполнении следующих операций:

build-all.sh

ежедневное обновление.sh

еженедельное восстановление.sh

В trxschelog. log регистрируется следующее сообщение об ошибке:

Завершить обработку 0 записей из источника данных «MetricsCubeDS~1».

Синхронизация, ЧТЕНИЕ ИСТОЧНИКА ДАННЫХ, 00:00:02

Завершить обновление куба.

Время, ОБЩЕЕ ВРЕМЯ (СОЗДАНИЕ КУБА), 00:00:02

(TR0162) Пакет или отчет недоступны. [->ОК]

Закрытие файла модели /opt/IBM/Cognos/temp/ppd07835.qyj

  1. Откройте файл MetricsAuditCube.mdl, который находится в папке Cognos_Transformer_install_path/metricsmodel/. папка с текстовым редактором.
  2. Найдите и удалите строку: PackageTimeStamp «/content/folder[@name=’IBMConnectionsMetrics’]/package[@name=’MetricsCubeDS’]/model[@name=’2012-05-02T02:09:03.848Z’]».
  3. Сохраните файл mdl и снова запустите обновление куба.
сценарий сборки не может завершиться

Сценарий сборки не завершается, даже если процесс сборки для некоторых месяцев успешно завершено.

Процесс build-all будет строить кубы по месяцам, поэтому мы можем видеть сообщения как следующий в консоли:

Данные сборки для года_месяца успеха

Используйте следующий сценарий для возобновления процесса сборки:

инкрементное восстановление

Чтобы запустить этот сценарий, укажите начальный месяц. Данные собраны за этот месяц.

Например, если в мае 2014 г. произошел сбой процесса сборки, используйте следующую команду. команда для возобновления процесса сборки:

инкрементная-перестройка-сборка.начало.месяц=201405

Этот процесс можно повторять до тех пор, пока все данные не будут успешно заполнены.

NeRF From Nothing: Учебное пособие по PyTorch

Учебное пособие по созданию собственной модели NeRF в PyTorch с пошаговыми объяснениями каждого компонента

3D-модель от Мэтью Танчика. Фото автора.

[Примечание: эта статья включает блокнот Google Colab. Не стесняйтесь использовать его, если хотите следовать дальше. ]

NeRF Explosion

Neural Radiance Field, или NeRF, — довольно новая парадигма в мире глубокого обучения и компьютерного зрения. Представленный в статье ECCV 2020 «NeRF: представление сцен как полей нейронного излучения для синтеза изображений» (которая получила почетное упоминание в номинации «Лучшая работа»), эта техника с тех пор приобрела популярность и на сегодняшний день получила почти 800 ссылок[1]. Этот метод знаменует собой радикальное отличие от традиционных способов, с помощью которых машинное обучение обрабатывает трехмерные данные. Визуальные эффекты, безусловно, также имеют тот «вау-фактор», который вы можете увидеть на странице проекта и в их оригинальном видео (ниже).

Вступительное видео о NeRF, созданное Мэтью Танциком, одним из авторов статьи о NeRF.

В этом руководстве мы рассмотрим основные компоненты NeRF и то, как собрать их все вместе для обучения нашей собственной модели NeRF. Однако, прежде чем мы начнем, давайте сначала посмотрим, что такое NeRF на самом деле и что делает его таким прорывом.

Что такое NeRF?

Короче говоря, NeRF — это своего рода генеративная модель, основанная на наборе изображений и точных поз (например, положение и вращение), которая позволяет вам создавать новые виды 3D-сцены, разделяемой изображениями, процесс, который часто называют как «синтез нового взгляда». Мало того, он явно определяет 3D-форму и внешний вид сцены как непрерывную функцию, с помощью которой вы можете делать такие вещи, как создание 3D-сетки с помощью марширующих кубов. Одна вещь, которая вас может удивить в NeRF: хотя они обучаются непосредственно из данных изображения, они не используют ни сверточные слои, ни слои преобразования (по крайней мере, не оригинал). Недооцененным преимуществом NeRF является сжатие; при размере 5–10 МБ вес модели NeRF может быть меньше, чем набор изображений, используемых для их обучения.

Надлежащий способ представления 3D-данных для приложений машинного обучения является предметом споров уже много лет. Появилось множество методов, начиная от трехмерных вокселей и заканчивая облаками точек и функциями расстояния со знаком (подробнее о некоторых распространенных трехмерных представлениях см. в моей статье MeshCNN). Их большим общим недостатком является исходное предположение: для большинства представлений требуется 3D-модель, требующая от вас либо создания 3D-данных с использованием таких инструментов, как фотограмметрия (которая требует очень много времени и данных) и LiDAR (который часто дорог и сложен в использовании). или заплатить художнику за создание 3D-модели для вас. Кроме того, многие типы объектов, такие как объекты с высокой отражающей способностью, «сетчатые» объекты, такие как кусты и сетчатые заборы, или прозрачные объекты, нецелесообразно сканировать в масштабе. Методы 3D-реконструкции также часто имеют ошибки реконструкции, которые могут вызывать ступенчатые эффекты или дрейф, влияющие на точность модели.

NeRF, напротив, опираются на старую, но элегантную концепцию, называемую световыми полями или полями сияния. Световое поле — это функция, описывающая, как происходит перенос света в трехмерном объеме. Он описывает направление световых лучей, проходящих через каждые x = (x, y, z) координат в пространстве и в каждом направлении d , описываемое либо как θ и ϕ углов, либо единичный вектор. В совокупности они образуют пространство признаков 5D, описывающее перенос света в 3D-сцене. NeRF, вдохновленный этим представлением, пытается аппроксимировать функцию, которая отображается из этого пространства в четырехмерное пространство, состоящее из цвета 9.0337 c =(R,G,B) и плотность σ , которую вы можете рассматривать как вероятность того, что световой луч в этом 5D координатном пространстве прерывается (например, из-за окклюзии). The standard NeRF is thus a function of the form F : ( x , d ) -> ( c , σ ) .

В исходной статье NeRF эта функция параметризуется с помощью многослойного персептрона, обученного непосредственно на наборе изображений с известными позами (которые можно получить с помощью любого приложения для создания структуры из движения, такого как COLMAP, Agisoft Metashape, Reality Capture или Meshroom). Это один из методов из класса методов, называемых 9.0238 обобщенная реконструкция сцены , целью которой является описание трехмерной сцены непосредственно из совокупности изображений. Этот подход дает нам несколько очень хороших свойств:

  • Обучается непосредственно на данных
  • Непрерывное представление сцены позволяет использовать очень тонкие и сложные структуры, такие как листья дерева или сетки
  • Неявно учитывает физические свойства, такие как зеркальность и шероховатость
  • Неявно представляет освещение в сцене

С тех пор было опубликовано множество статей, направленных на расширение функциональности оригинала с помощью таких функций, как обучение по нескольким и по одному кадру [2, 3], поддержка динамических сцен [4, 5], обобщение светового поля в поля признаков. [6], обучение на некалиброванных коллекциях изображений из Интернета[7], объединение с данными LiDAR[8], крупномасштабное представление сцены[9], обучение без нейронной сети[10] и многое другое. Некоторые отличные обзоры исследований NeRF см. в этом замечательном обзоре за 2020 год и еще одном обзоре за 2021 год, написанном Фрэнком Деллаертом.

Архитектура NeRF

С помощью одной только этой функции еще не совсем очевидно, как можно создавать новые изображения. В целом, имея обученную модель NeRF и камеру с известной позицией и размерами изображения, мы строим сцену с помощью следующего процесса: ) мест.

  • Использование ( x, d ) точек и направлений просмотра для каждого образца в качестве входных данных для получения выходных данных ( c , σ ) значений (в основном rgbσ).
  • Создание изображения с использованием классических методов объемного рендеринга.
  • Функция поля сияния — это лишь один из нескольких компонентов, которые в сочетании друг с другом позволяют создавать визуальные эффекты, которые вы видели в видео, которое вы видели ранее. Есть еще несколько компонентов, каждый из которых я рассмотрю в туториале. В целом мы рассмотрим следующие компоненты:

    • Позиционное кодирование
    • Аппроксиматор функции поля яркости (в данном случае MLP)
    • Дифференцируемый объемный визуализатор
    • Стратифицированная выборка
    • Иерархическая выборка объема

    Моя цель в этой статье — максимальная ясность ключевые элементы каждого компонента в максимально лаконичный код. Я использовал оригинальную реализацию пользователя GitHub bmild и реализации PyTorch от пользователей GitHub yenchenlin и krrish9.4 в качестве ссылок.

    Позиционный энкодер

    Подобно безумно популярной модели трансформатора, представленной в 2017 году[11], NeRF также выигрывает от позиционного энкодера в качестве входных данных, хотя и по другой причине. Короче говоря, он отображает свой непрерывный ввод в многомерное пространство, используя высокочастотные функции, чтобы помочь модели изучить высокочастотные вариации данных, что приводит к более четким моделям. Этот подход позволяет обойти склонность нейронных сетей к низкочастотным функциям, позволяя NeRF представлять более четкие детали. Авторы ссылаются на статью на ICML 2019.для дальнейшего чтения об этом явлении[12].

    Если вы знакомы с позиционными энкодерами, реализация NeRF довольно стандартна. Он имеет те же чередующиеся выражения синуса и косинуса, которые являются отличительной чертой оригинала.

    Стандартная реализация энкодера положения.

    Функция поля излучения

    В оригинальной статье функция поля излучения была представлена ​​моделью NeRF, довольно типичным многослойным персептроном, который принимает закодированные трехмерные точки и направления взгляда в качестве входных данных и возвращает значения RGBA в качестве выходных данных. Хотя в этой статье используется нейронная сеть, здесь можно использовать любой аппроксиматор функций. Например, последующая статья Yu et al. Plenoxels вместо этого использует основу сферических гармоник для более быстрого обучения при достижении конкурентоспособных результатов[10].

    Модель NeRF состоит из 8 слоев с размерностью признаков 256 для большинства слоев. Остаточное соединение размещается на слое 4. После этих слоев создаются значения RGB и σ . Значения RGB далее обрабатываются с помощью линейного слоя, затем объединяются с направлениями взгляда, затем проходят через еще один линейный слой, прежде чем окончательно рекомбинироваться с σ на выходе.

    Модель NeRF, реализованная в виде модуля PyTorch.

    Дифференцируемый объемный визуализатор

    Выходные точки RGBA находятся в трехмерном пространстве, поэтому для объединения их в изображение нам необходимо применить интегрирование объема, описанное в уравнениях 1–3 в разделе 4 статьи. По сути, мы берем взвешенную сумму всех выборок вдоль луча каждого пикселя, чтобы получить предполагаемое значение цвета в этом пикселе. Каждый образец RGB взвешивается по его альфа-значению. Более высокие значения альфа указывают на более высокую вероятность того, что выбранная область непрозрачна, поэтому точки, расположенные дальше по лучу, с большей вероятностью будут перекрыты. Кумулятивный продукт гарантирует, что эти дополнительные точки будут демпфированы.

    Объемный рендеринг необработанного вывода модели NeRF.

    Стратифицированная выборка

    Пример стратифицированной выборки. При этом из полигона [2, 6] было отобрано 8 проб. (Рисунок создан автором)

    В этой модели значение RGB, которое в конечном итоге улавливает камера, представляет собой накопление отсчетов света вдоль луча, проходящего через этот пиксель. Классический подход к объемному рендерингу состоит в том, чтобы накапливать, а затем интегрировать точки вдоль этого луча, оценивая в каждой точке вероятность того, что луч пройдет, не задев ни одной частицы. Таким образом, для каждого пикселя требуется выборка точек вдоль проходящего через него луча. Чтобы лучше всего аппроксимировать интеграл, их подход к стратифицированной выборке заключается в равномерном разделении пространства на N ячеек и равномерном отборе выборки из каждой. Вместо того, чтобы просто рисовать выборки через равные промежутки времени, метод стратифицированной выборки позволяет модели выбирать непрерывное пространство, тем самым обусловливая обучение сети в непрерывном пространстве.

    Стратифицированная выборка в PyTorch.

    Hierarchical Volume Sampling

    Ранее, когда я сказал, что поле излучения представлено многослойным персептроном, возможно, я немного солгал. На самом деле он представлен двумя многослойными персептронами! Один работает на грубом уровне, кодируя широкие структурные свойства сцены. Другой уточняет детали на тонком уровне, что позволяет реализовать тонкие и сложные структуры, такие как сетки и ответвления. Кроме того, выборки, которые они получают, различны: грубая модель обрабатывает широкие, в основном регулярно расположенные выборки по всему лучу, а точная модель оттачивает области с сильными априорными значениями для существенной информации.

    Пример стратифицированной выборки (синий) и иерархической выборки (красный). В то время как стратифицированная выборка захватывает всю длину луча с равномерным интервалом (с учетом шума), иерархическая выборка объема производит выборку областей пропорционально на основе их ожидаемого вклада в визуализацию. (Рисунок создан автором.)

    Этот процесс «оттачивания» достигается с помощью их иерархической процедуры объемной выборки. 3D-пространство на самом деле очень разрежено с окклюзиями, поэтому большинство точек не вносят большого вклада в визуализируемое изображение. Следовательно, более выгодно передискретизировать области с высокой вероятностью вклада в интеграл. Они применяют изученные нормализованные веса к первому набору образцов для создания PDF поперек луча. Затем они применяют к этому PDF-файлу выборку с обратным преобразованием, чтобы собрать второй набор образцов. Этот набор объединяется с первым набором и подается в тонкую сеть для получения окончательного результата.

    Иерархическая выборка в PyTorch.

    Обучение

    Стандартный подход к обучению NeRF из статьи в основном соответствует вашим ожиданиям, но с некоторыми ключевыми отличиями. Рекомендуемая архитектура из 8 слоев на сеть и 256 измерений на слой может потреблять много памяти во время обучения. Их подход к решению этой проблемы состоит в том, чтобы разбивать прямой проход на более мелкие части, а затем накапливать градиенты по этим частям. Обратите внимание на отличие от мини-пакетов; градиент накапливается в одной мини-партии отобранных лучей, которые могут быть собраны порциями. Если у вас нет графического процессора NVIDIA V100, который использовался в статье, или что-то с сопоставимой производительностью, вам, вероятно, придется соответствующим образом настроить размеры фрагментов, чтобы избежать ошибок OOM. Блокнот Colab использует гораздо меньшую архитектуру и более скромные размеры фрагментов.

    Я лично обнаружил, что NeRF довольно сложно обучать из-за локальных минимумов, даже при выборе многих значений по умолчанию. Некоторые методы, которые помогли, включают обрезку по центру во время ранних итераций обучения и ранних перезапусков. Не стесняйтесь пробовать различные гиперпараметры и методы для дальнейшего улучшения конвергенции обучения.

    Поля излучения знаменуют собой кардинальное изменение подхода специалистов по машинному обучению к трехмерным данным. Модель NeRF и дифференцируемый рендеринг в более широком смысле быстро преодолевают разрыв между созданием изображений и созданием объемных сцен. В то время как компоненты, которые мы рассмотрели, могут показаться очень сложно собранными, бесчисленное множество других методов, вдохновленных этим «ванильным» NeRF, доказывают, что базовая концепция (аппроксиматор непрерывных функций + дифференцируемый рендерер) является прочной основой, на которой можно построить множество решений, адаптированных к почти безграничные ситуации. Я призываю вас попробовать сами. Удачного рендеринга!

    [1] Бен Милденхолл, Пратул П. Шринивасан, Мэтью Танчик, Джонатан Т. Бэррон, Рави Рамамурти, Рен Нг — NeRF: представление сцен как полей нейронного излучения для синтеза представлений (2020), ECCV 2020

    [2] Джулиан Chibane, Aayush Bansal, Verica Lazova, Gerard Pons-Moll — Stereo Radiance Fields (SRF): Learning View Synthesis for Sparse Views of Novel Scenes (2021), CVPR 2021

    [3] Alex Yu, Vickie Ye, Matthew Tancik, Angjoo Канадзава — pixelNeRF: поля нейронного излучения из одного или нескольких изображений (2021), CVPR 2021

    [4] Zhengqi Li, Simon Niklaus, Noah Snavely, Oliver Wang — Neural Scene Flow Fields for Space-Time View Synthesis of Dynamic Scenes (2021), CVPR 2021

    [5] Albert Pumarola, Enric Corona, Gerard Pons- Молл, Франсеск Морено-Ногер — D-NeRF: поля нейронного излучения для динамических сцен (2021), CVPR 2021

    [6] Майкл Нимейер, Андреас Гейгер — ЖИРАФ: представление сцен как композиционно-генеративных полей нейронных признаков (2021), CVPR 2021

    [7] Чжэнфей Куанг, Кайл Ольшевски, Менглей Чай, Цзэн Хуанг, Панос Ахлиоптас, Сергей Туляков — NeROIC: захват и визуализация нейронных объектов из онлайн-коллекций изображений, репозиторий компьютерных исследований, 2022 г.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *