Neuronale Strahlungsfelder (NeRF)

Neural Radiance Fields (NeRF) sind ein bahnbrechender Fortschritt in der generativen KI, die zur Synthese fotorealistischer 3D-Szenen Szenen aus einer Sammlung von 2D-Bildern. Im Gegensatz zu traditionellen 3D-Modellierungsansätzen, die sich auf explizite geometrische geometrischen Strukturen wie Polygonen oder Netzen beruhen, verwenden NeRFs ein neuronales Netzwerk (NN) zur Erstellung einer "implizite" Darstellung einer Szene. Dies ermöglicht die Erzeugung neuartiger Sichtweisen mit hoher Wiedergabetreue, komplexe visuelle Phänomene wie variable Beleuchtung, Reflektionen und Transparenz genau zu erfassen.

Wie neuronale Strahlungsfelder funktionieren

Im Kern funktioniert ein NeRF-Modell als eine kontinuierliche volumetrische Funktion. Es nimmt eine 3D-Raumkoordinate und eine Blickrichtung als Eingaben und gibt die entsprechende Farbe und Volumendichte für diesen Punkt aus. Zum Rendern eines neuen Bild zu rendern, verwendet das System eine Technik namens volumetrisches Rendering. Das Modell wirft Strahlen von der virtuellen Kamera durch jedes Pixel in die Szene und fragt das Deep-Learning-Netzwerk an mehreren Punkten entlang des Strahls ab, um Farbe und Dichte vorherzusagen. Diese Werte werden dann aggregiert, um die endgültige Pixelfarbe zu berechnen.

Der Trainingsprozess beinhaltet die Optimierung der Modellgewichte, damit die gerenderten Ansichten mit den Original-Eingabebildern entsprechen. Dies wird in der Regel mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Das Ergebnis ist eine hochdetaillierte, navigierbare 3D-Umgebung, die vollständig aus Trainingsdaten, die aus Standardfotografien bestehen.

Anwendungen in realen Szenarien

Die NeRF-Technologie hat sich schnell über die akademische Forschung hinaus in die praktische Industrie entwickelt und schließt die Lücke zwischen 2D Fotografie und interaktiven 3D-Erlebnissen.

• 3D-Szenen-Rekonstruktion: NeRFs sind von zentraler Bedeutung für die Erstellung digitaler Zwillinge von realen Umgebungen. Google Maps nutzt diese Technologie zum Beispiel in Immersive View, um umfangreiche, 3D-Modelle von Städten zu erzeugen, die die Navigation und Stadtplanung verbessern.
• Visuelle Effekte (VFX) und virtuelle Produktion: In der Unterhaltungsindustrie können Filmemacher mit NeRFs Filmemacher, Schauspieler oder Umgebungen schnell zu digitalisieren. Tools von Unternehmen wie Luma AI ermöglichen es den Machern von Inhalten, Szenen mit einem Smartphone zu erfassen und zu rendern für Videospiele oder virtuelle Realität zu rendern.
• Robotik und Autonomie: Fortgeschrittene Robotiksysteme nutzen NeRFs, um ihre Umgebung besser zu Umgebung zu verstehen. Durch die Erstellung dichter 3D-Karten aus Sensoreingaben können sich autonome Fahrzeuge in komplexen Umgebungen sicherer navigieren.
• Synthetische Datenerzeugung: NeRFs können unbegrenzt neue Ansichten von Objekten erzeugen, die als hochwertige synthetische Daten zum Trainieren anderer Computer Vision (CV) Modelle zu trainieren, wenn reale Daten knapp sind.

NeRF vs. Verwandte Technologien

Es ist wichtig, NeRF von anderen 3D- und Vision-Techniken zu unterscheiden, da sie innerhalb des KI-Ökosystems unterschiedlichen Zwecken dienen. KI-Ökosystem dienen.

• NeRF vs. Photogrammetrie: Während Photogrammetrie auch 3D-Modelle aus Fotos erstellt, konstruiert sie konstruiert sie explizite Geometrie (Netze). NeRFs erstellen eine kontinuierliche volumetrische Darstellung, die oft besser geeignet ist feinen Details wie Haaren, Rauch oder durchscheinenden Materialien, die von Gitternetzen nur schwer erfasst werden können.
• NeRF vs. Objekterkennung: Technologien wie Ultralytics YOLO11 konzentrieren sich auf Objekterkennung, die die Identifizierung und bestimmte Objekte innerhalb eines Bildes mit Hilfe eines Bounding Box. NeRF ist ein generatives Verfahren zur Rendern von Ansichten. Die beiden Verfahren können jedoch zusammenarbeiten; die Objekterkennung wird häufig verwendet, um ein Objekt von Interesse zu isolieren bevor ein NeRF-Modell trainiert wird.

Integration von NeRF in Vision Pipelines

Ultralytics sind zwar nicht für das volumetrische Rendering konzipiert, spielen aber eine entscheidende Rolle in den Vorverarbeitungs Arbeitsabläufen für NeRFs. Um beispielsweise eine saubere NeRF eines bestimmten Objekts zu erzeugen, muss oft der Hintergrund. Ein robustes Instanzsegmentierungsmodell kann automatisch diese Masken erzeugen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie YOLO11 verwendet wird, um ein Objekt detect und zu identifizieren, ein üblicher erster Schritt bei der Aufbereitung eines Datensatzes für die 3D-Rekonstruktion:

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference to detect objects in an image
results = model("path/to/image.jpg")

# Show results to verify detection accuracy before downstream processing
results[0].show()

Die rasante Entwicklung in diesem Bereich wird durch Open-Source-Bibliotheken unterstützt, wie z. B. Nerfstudio, die den Trainingsablauf vereinfachen, und NVIDIA Instant-NGP, das die Trainingszeiten drastisch reduziert. Diese Tools machen leistungsstarke 3D-Rekonstruktionen für Forscher und Entwickler gleichermaßen zugänglich.