Deformazioni superficiali automatiche di un oggetto modellato tramite Neural Radiance Fields

L’obiettivo di questa tesi è spiegare come deformare randomicamente e superficialmente una scena 3D sotto forma di neural radiance fields (NeRF), tramite una versione modificata dell’applicazione sperimentale NeRFShop. La tesi è divisa in 4 capitoli. Nel primo capitolo viene definito il dominio del problema, ovvero cosa sia il neural rendering in linea generale e un iter rappresentativo di un algoritmo. Il secondo capitolo tratta uno specifico algoritmo di Neural Rendering, ovvero il NeRF, che nel 2020 ha generato moltissima attenzione nel campo accademico ed ancora oggi è in continua evoluzione con versioni migliorate e nuove applicazioni. Inoltre viene trattato anche in che modo è possibile costruire, condizionare e modificare un NeRF, oltre ad alcune tipiche applicazioni e le implicazioni sociali di questo fenomeno. Il terzo capitolo tratta NeRFshop, l’applicazione sperimentale che permette di modificare un NeRF in tempo reale con molta precisione, sfruttando un meccanismo basato sulla costruzione di cages attorno alla zona che si vuole deformare. L’ultimo capitolo riguarda il progetto effettivo, in cui viene spiegato in che modo è stato modificata l’applicazione in modo da permettere deformazioni superficiali plausibili della scena 3D in modo automatizzato e user-friendly.