La integración entre software de reconstrucción 3D tradicional y frameworks de aprendizaje automático representa un avance significativo en la creación de modelos tridimensionales. Herramientas consolidadas como COLMAP, Meshroom u Open3D generan nubes de puntos y mallas iniciales que sirven como base sólida para procesos más avanzados. Estas geometrías iniciales proporcionan la estructura fundamental sobre la cual los sistemas de inteligencia artificial pueden construir representaciones más ricas y detalladas.


Proceso de entrenamiento con frameworks modernos

Una vez obtenida la geometría inicial, el proceso continúa con el entrenamiento de campos neuronales utilizando frameworks especializados como PyTorch o JAX. Estos sistemas aprenden a representar la escena capturada mediante funciones matemáticas continuas que codifican no solo la geometría sino también las propiedades visuales como color y reflectancia. La ventaja principal reside en la capacidad de estos modelos para generar vistas coherentes desde cualquier ángulo, superando las limitaciones de las representaciones discretas tradicionales.

Actualización continua mediante destilación de conocimiento

La verdadera potencia del sistema emerge cuando incorporamos técnicas de destilación de conocimiento para actualizar continuamente el modelo a medida que llegan nuevas capturas. Este enfoque permite que el campo neuronal refine progresivamente su comprensión de la escena, integrando información adicional sin necesidad de recomputar todo desde cero. El modelo mantiene consistencia mientras incorpora detalles más finos y corrige imperfecciones, creando una representación cada vez más precisa y completa que evoluciona con cada nueva entrada de datos.

Es curioso cómo ahora pasamos de preocuparnos por que nuestras reconstrucciones no tuvieran suficientes polígonos a preocuparnos por que nuestros campos neuronales no tengan suficientes parámetros, demostrando que algunos problemas fundamentales simplemente cambian de disfraz tecnológico.