Neuronale Strahlungsfelder (NeRF)

Neural Radiance Fields (NeRF) sind eine leistungsstarke Deep-Learning-Technik, mit der aus einer Sammlung von 2D-Bildern beeindruckende 3D-Szenen erstellt werden können. Im Wesentlichen lernt ein NeRF-Modell eine kontinuierliche volumetrische Darstellung einer Szene, wodurch es neue, fotorealistische Ansichten aus jedem Winkel erzeugen kann. Diese Methode, die in einem bahnbrechenden Papier aus dem Jahr 2020 vorgestellt wurde, hat die Erstellung von 3D-Inhalten revolutioniert, da sie eine äußerst detaillierte und realistische Synthese von Ansichten ermöglicht. Das Herzstück von NeRF ist ein kleines neuronales Netz (NN), das als "implizite" Darstellung der Szene fungiert - ein grundlegend anderer Ansatz als herkömmliche 3D-Modelle wie Meshes oder Voxels.

Wie funktionieren neuronale Strahlungsfelder?

Ein NeRF lernt, eine 3D-Koordinate (einen Punkt im Raum) und eine 2D-Sichtrichtung einer bestimmten Farbe und Dichte zuzuordnen. Um ein Bild von einer virtuellen Kamera zu rendern, verfolgt das Modell Strahlen vom Standpunkt der Kamera aus durch die Szene. Es fragt das neuronale Netz an vielen Punkten entlang jedes Strahls ab, um die Farbe und Dichte an jedem Punkt vorherzusagen. Diese Werte werden dann mit einem als volumetrisches Rendering bekannten Verfahren kombiniert, um die endgültige Farbe des Pixels im 2D-Bild zu berechnen.

Durch das Training dieses neuronalen Netzes mit einer Reihe von Eingangsbildern einer Szene aus bekannten Kamerapositionen werden die Modellgewichte so optimiert, dass die Originalbilder genau wiedergegeben werden. Einmal trainiert, kann das NeRF neue Ansichten erzeugen, indem es Strahlen aus neuen, unbekannten Kamerapositionen rendert. Diese Technik ist Teil des umfassenderen Bereichs der generativen KI und stützt sich bei der Implementierung auf beliebte Frameworks wie PyTorch und TensorFlow.

Anwendungen und Beispiele aus der Praxis

Die NeRF-Technologie hat ein breites Anwendungsspektrum und überbrückt die Lücke zwischen 2D-Bildern und interaktiven 3D-Erlebnissen.

• 3D-Szenen-Rekonstruktion: NeRFs eignen sich hervorragend zur Erstellung digitaler Zwillinge von realen Umgebungen und Objekten. Ein bekanntes Beispiel ist "Immersive View" von Google Maps, bei dem NeRFs verwendet werden, um detaillierte, interaktive 3D-Modelle von Städten zu erstellen. Dies findet Anwendung in der Stadtplanung, im virtuellen Tourismus und bei der Erhaltung des kulturellen Erbes.
• Visuelle Effekte (VFX) und Unterhaltung: Die Fähigkeit, fotorealistische Ansichten zu erzeugen, ist von unschätzbarem Wert für Filmemacher und Videospiele. Mit NeRFs lassen sich realistische virtuelle Sets erstellen, Schauspieler digitalisieren und komplexe visuelle Effekte erzeugen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erreichen sind. Unternehmen wie Luma AI entwickeln Tools, um diese Technologie leichter zugänglich zu machen.
• Robotik und autonome Systeme: Für autonome Fahrzeuge und Roboter ist das Verständnis der 3D-Umgebung entscheidend für Navigation und Interaktion. NeRFs können eine reichhaltige, detaillierte 3D-Karte aus Sensordaten erstellen und so die Fähigkeit eines Roboters verbessern, seine Umgebung wahrzunehmen.
• E-commerce und Einzelhandel: NeRF kann verwendet werden, um interaktive 3D-Modelle von Produkten zu erstellen, die es den Kunden ermöglichen, Artikel aus jedem Winkel online zu betrachten und so das Einkaufserlebnis zu verbessern.

Projekte wie Nerfstudio und NVIDIAs Instant-NGP (Instant NeRFs) haben das Trainieren und Experimentieren mit NeRFs erheblich beschleunigt und erleichtert.

NeRF im Vergleich zu anderen Computer-Vision-Techniken

Es ist wichtig, NeRF von anderen Technologien der Computer Vision (CV) zu unterscheiden.

• NeRF vs. Photogrammetrie: Bei der Photogrammetrie handelt es sich um eine traditionelle Technik, die ebenfalls 3D-Modelle aus Fotos erstellt, aber in der Regel eine explizite Geometrie wie ein Polygonnetz ausgibt. NeRFs hingegen erzeugen eine kontinuierliche, implizite Darstellung. Dadurch können mit NeRFs komplexe visuelle Effekte wie Transparenz, Reflexionen und feine Details besser erfasst werden als mit der herkömmlichen Photogrammetrie.
• NeRF vs. Objekterkennung: Modelle wie Ultralytics YOLO sind für die Objekterkennung, Bildsegmentierung und andere analytische Aufgaben konzipiert. Sie identifizieren, was sich in einem Bild befindet, indem sie häufig Bounding Boxes um Objekte herum platzieren. NeRF hat ein anderes Ziel: Es synthetisiert völlig neue Ansichten einer Szene aus einer Reihe von Bildern. Beides sind zwar leistungsstarke KI-Werkzeuge, aber die Objekterkennung analysiert vorhandene Bilder, während NeRF neue Bilder erzeugt. Sie könnten ein Objekterkennungsmodell verwenden, um Autos in einem Video zu lokalisieren, aber Sie würden NeRF verwenden, um ein 3D-Modell eines Autos zu erstellen, das Sie aus jedem Winkel betrachten können.

NeRF und verwandte Methoden werden immer wichtiger für die Entwicklung der nächsten Generation von 3D- und immersiven Inhalten, wobei die Entwicklung durch Plattformen wie Ultralytics HUB unterstützt wird, die die Entwicklung von KI-Modellen erleichtern.