Avances en la Tecnología de Repetición de Fútbol Usando NeRFs Dinámicos

Crear nuevas perspectivas de escenas, especialmente en deportes, es un reto emocionante en la tecnología. Esta habilidad puede mejorar cómo se muestran los juegos en la tele. En el fútbol, por ejemplo, mostrar repeticiones claras y realistas puede mejorar la experiencia del espectador. Sin embargo, solo unos pocos sistemas lo hacen bien y a menudo mantienen sus métodos en secreto. La mayoría de los enfoques actuales dependen de múltiples cámaras fijas, pero no hay muchos recursos públicos para ayudar a los investigadores a entender cómo hacerlo mejor.

Los avances en el aprendizaje profundo, particularmente los Campos de Radiancia Neural (NeRFs), nos han permitido crear resultados visuales impresionantes en situaciones complejas. Este trabajo busca ver si un tipo especial de NeRF, diseñado para contenido en movimiento, puede ayudar en la captura de escenas de fútbol. Creamos entornos sintéticos de fútbol para realizar experimentos y identificamos elementos clave que ayudan a reconstruir tales escenas usando NeRFs dinámicos.

#La Necesidad de Mejores Repeticiones de Fútbol

El fútbol es uno de los deportes más vistos a nivel mundial, y sus transmisiones deben ser atractivas e informativas. Las repeticiones de acción son cruciales para presentar momentos emocionantes en el juego. La industria tiene altas expectativas sobre la calidad de estas repeticiones, que pueden determinar cuán exitosa es una transmisión. Desafortunadamente, los sistemas existentes que ofrecen repeticiones de alta calidad son escasos, principalmente porque requieren configuraciones complejas y a menudo producen resultados que no están disponibles públicamente para un estudio adicional.

#Limitaciones Actuales

La mayoría de los sistemas comerciales dependen de una configuración con cámaras estáticas de alta resolución colocadas alrededor del campo. Estos sistemas son efectivos, pero no comparten información sobre su funcionamiento interno. Por lo tanto, hay una brecha en la investigación y en la comprensión de cómo replicar o mejorar estos sistemas.

#El Papel de los Campos de Radiancia Neural

Los campos de radiancia neural han surgido como una solución líder para crear vistas novedosas de alta calidad. Al procesar datos visuales a través de algoritmos avanzados, los NeRFs pueden producir imágenes realistas desde diferentes ángulos, lo cual es esencial para un deporte donde la acción se mueve rápidamente y en varias direcciones. En este trabajo, nos enfocaremos específicamente en NeRFs dinámicos, que están modelados para manejar objetos en movimiento en una escena.

#Nuestro Enfoque

Para abordar los desafíos de sintetizar escenas de fútbol, basamos nuestros experimentos en tres pilares principales:

1. Utilizamos cámaras estáticas colocadas alrededor de un campo de fútbol, similar a configuraciones utilizadas en la industria.
2. Creamos nuestros propios conjuntos de datos sintéticos de fútbol, ya que los conjuntos de datos públicos son escasos. Usando herramientas de gráficos por computadora, desarrollamos entornos controlados.
3. Nos enfocamos en NeRFs dinámicos generales sin entrenamiento específico para fútbol. Esto nos ayuda a ver su rendimiento base e identificar mejoras potenciales.

#Experimentando con Entornos de Fútbol

Diseñamos tres entornos sintéticos distintos para probar NeRFs dinámicos:

1. Primer Plan de Jugador Único: Un entorno enfocado en un solo jugador.
2. Estilo de Transmisión de Jugador Único: Similar al primero, pero con una vista más amplia como la que se usa en las transmisiones de TV.
3. Vistas Amplias del Estadio con Jugadores: Un entorno más complejo con múltiples jugadores e interacciones.

#Primer Plan de Jugador Único

En nuestro primer entorno, colocamos 30 cámaras alrededor de un solo jugador, lo que nos permitió capturar imágenes detalladas del jugador mientras interactuaba con el balón. Esta configuración se aproxima a las condiciones de referencia comunes y se espera que produzca resultados de la más alta calidad.

#Estilo de Transmisión de Jugador Único

El segundo entorno presenta menos cámaras colocadas para imitar cómo se suelen filmar los partidos de fútbol para la tele. Aquí, el jugador es mucho más pequeño en las tomas, presentando un nuevo desafío ya que ocupa menos espacio en las imágenes.

#Vistas Amplias del Estadio con Jugadores

El entorno final es el más complejo. Usando 30 cámaras distantes colocadas en las gradas, pretendemos capturar múltiples jugadores moviéndose por el campo. Esta configuración simula la vista gran angular que se utiliza típicamente en los partidos televisados, aunque los jugadores aparecen bastante pequeños desde esta perspectiva.

#Técnicas de NeRF Dinámicos

Los NeRFs dinámicos ofrecen una forma avanzada de procesar información visual, especialmente en entornos donde el movimiento juega un papel crucial. Se exploraron dos modelos específicos en nuestros experimentos: K-Planes y NeRFPlayer.

#K-Planes

Este modelo utiliza un enfoque único que organiza los datos de una manera que le permite manejar el movimiento de manera efectiva. Al dividir la escena en piezas manejables, puede producir imágenes más claras incluso cuando los elementos están en movimiento.

#NeRFPlayer

Este modelo introduce mejoras en las técnicas tradicionales, permitiéndole gestionar mejor las escenas con componentes estáticos y en movimiento. Organiza diferentes áreas de la escena según cómo deben ser procesadas, lo cual es particularmente beneficioso en entornos deportivos.

#Métodos de Evaluación

Para evaluar la calidad de nuestros modelos, usamos varias métricas:

1. PSNR (Relación Señal a Ruido de Pico): Mide las diferencias en los valores de los píxeles.
2. SSIM (Índice de Similitud Estructural): Observa los cambios estructurales en las imágenes.
3. LPIPS (Similitud de Patches de Imagen Perceptual Aprendida): Evalúa cómo las personas perciben las diferencias en las imágenes.

Estas métricas nos ayudan a entender cuán cercanas están las imágenes sintetizadas a los visuales de la vida real.

#Métricas Enfocadas

Dadas las dificultades para evaluar escenas dinámicas, propusimos métricas enfocadas que se concentran solo en las áreas de interés, principalmente los jugadores y el balón. Haciendo esto, podemos evaluar qué tan bien los modelos capturan los elementos esenciales de las escenas de fútbol.

#Resultados y Observaciones

#Resultados del Primer Plan de Jugador Único

En condiciones donde usamos vistas de cerca, tanto K-Planes como NeRFPlayer produjeron reconstrucciones de alta calidad. Los jugadores fueron bien capturados, mostrando un movimiento fluido. Sin embargo, apareció borrosidad, particularmente con elementos en movimiento rápido como el balón.

#Mejoras con Muestreo de Rayos Importantes

El uso de muestreo de rayos importantes ayudó a mejorar los resultados. Este método prioriza píxeles clave, especialmente aquellos alrededor de objetos dinámicos, lo que lleva a imágenes más rápidas y claras.

#Resultados del Estilo de Transmisión de Jugador Único

Cuando cambiamos a las vistas de estilo de transmisión, los resultados variaron. Aunque el jugador aún era visible, el detalle disminuyó. Aquí, el muestreo de rayos importantes se volvió crítico, ya que el jugador era más difícil de distinguir sin él. Desafortunadamente, el balón seguía sin estar bien reconstruido, revelando los límites del modelo.

#Resultados de Vistas Amplias del Estadio con Jugadores

En el entorno más desafiante, los modelos lograron capturar los movimientos de los jugadores, pero los resultados a menudo eran borrosos y carecían de claridad. El balón no fue bien representado, especialmente cuando estaba en movimiento, indicando que las vistas distantes añaden complejidad que los modelos actuales luchan por manejar.

#Conclusión y Trabajo Futuro

Mostramos que, aunque los NeRFs dinámicos son prometedores para sintetizar escenas de fútbol, actualmente no cumplen con los altos estándares establecidos por la industria de la transmisión. Las áreas clave para mejorar incluyen:

• Explorar imágenes de mayor resolución para capturar detalles más finos.
• Incorporar componentes adicionales adaptados a entornos dinámicos.
• Desarrollar mejores métricas de evaluación que consideren aspectos temporales y objetos dinámicos.

Además, la falta de conjuntos de datos públicos en este dominio es una barrera significativa. Fomentar más colaboración y la creación de dichos conjuntos de datos puede ayudar a avanzar en el campo de manera significativa.

Creemos que los NeRFs dinámicos podrían ser esenciales para crear transmisiones deportivas atractivas y de alta calidad, y una investigación adicional puede conducir a avances que beneficiarán tanto a la industria como a los espectadores en todo el mundo.