Neural Radiance Fields (NeRF)

Los campos de radiancia neuronal (NeRF) son una potente técnica de aprendizaje profundo que se utiliza para crear impresionantes escenas 3D a partir de una colección de imágenes 2D. Esencialmente, un modelo NeRF aprende una representación volumétrica continua de una escena, lo que le permite generar vistas nuevas y fotorrealistas desde cualquier ángulo. Este método, introducido en un innovador artículo de 2020, ha revolucionado la creación de contenido 3D al permitir una síntesis de vistas muy detallada y realista. El núcleo de NeRF es una pequeña red neuronal (NN) que actúa como una representación "implícita" de la escena, un enfoque fundamentalmente diferente de los modelos 3D tradicionales como las mallas o los vóxeles.

¿Cómo funcionan los campos de radiancia neuronal?

Un NeRF aprende a mapear una coordenada 3D (un punto en el espacio) y una dirección de visión 2D a un color y densidad específicos. Para renderizar una imagen desde una cámara virtual, el modelo traza rayos desde el punto de vista de la cámara a través de la escena. Consulta la red neuronal en muchos puntos a lo largo de cada rayo para predecir el color y la densidad en cada punto. Estos valores se combinan mediante un proceso conocido como renderizado volumétrico para calcular el color final del píxel en la imagen 2D.

Al entrenar esta red neuronal en un conjunto de imágenes de una escena desde posiciones de cámara conocidas, los pesos del modelo se optimizan para reproducir con precisión esas imágenes originales. Una vez entrenado, el NeRF puede generar nuevas vistas renderizando rayos desde nuevas posiciones de cámara no vistas. Esta técnica forma parte del campo más amplio de la IA generativa y se basa en marcos populares como PyTorch y TensorFlow para su implementación.

Aplicaciones y ejemplos del mundo real

La tecnología NeRF tiene una amplia gama de aplicaciones, que tienden un puente entre las imágenes 2D y las experiencias 3D interactivas.

• Reconstrucción de escenas 3D: Los NeRF destacan en la creación de gemelos digitales de entornos y objetos del mundo real. Un ejemplo destacado es la "Vista inmersiva" de Google Maps, que utiliza NeRF para construir modelos 3D detallados e interactivos de ciudades. Esto tiene aplicaciones en la planificación urbana, el turismo virtual y la preservación del patrimonio cultural.
• Efectos visuales (VFX) y entretenimiento: La capacidad de generar vistas fotorrealistas es invaluable en la cinematografía y los videojuegos. Los NeRF se pueden utilizar para crear sets virtuales realistas, digitalizar actores y generar efectos visuales complejos que son difíciles de lograr con métodos tradicionales. Empresas como Luma AI están desarrollando herramientas para hacer que esta tecnología sea más accesible.
• Robótica y Sistemas Autónomos: Para vehículos autónomos y robots, la comprensión del entorno 3D es fundamental para la navegación y la interacción. Los NeRFs pueden proporcionar un mapa 3D rico y detallado a partir de los datos de los sensores, mejorando la capacidad de un robot para percibir su entorno.
• Comercio electrónico y venta minorista: NeRF se puede utilizar para crear modelos 3D interactivos de productos, lo que permite a los clientes ver los artículos desde cualquier ángulo en línea, mejorando la experiencia de compra.

Proyectos como Nerfstudio y el Instant-NGP (Instant NeRFs) de NVIDIA han hecho que sea significativamente más rápido y fácil entrenar y experimentar con NeRFs.

NeRF vs. Otras Técnicas de Visión Artificial

Es importante distinguir NeRF de otras tecnologías en visión artificial (CV).

• NeRF vs. Fotogrametría: La fotogrametría es una técnica tradicional que también crea modelos 3D a partir de fotos, pero normalmente genera geometría explícita como una malla de polígonos. Los NeRF, por el contrario, crean una representación implícita y continua. Esto permite a los NeRF capturar efectos visuales complejos como la transparencia, los reflejos y los detalles finos de forma más eficaz que la fotogrametría estándar.
• NeRF vs. Detección de Objetos: Los modelos como Ultralytics YOLO están diseñados para la detección de objetos, la segmentación de imágenes y otras tareas analíticas. Identifican qué hay en una imagen, a menudo colocando cuadros delimitadores (bounding boxes) alrededor de los objetos. NeRF tiene un objetivo diferente: sintetiza vistas completamente nuevas de una escena a partir de un conjunto de imágenes. Si bien ambos son herramientas de IA potentes, la detección de objetos analiza las imágenes existentes, mientras que NeRF genera nuevas. Podrías usar un modelo de detección de objetos para localizar coches en un vídeo, pero usarías NeRF para crear un modelo 3D de un coche que puedas ver desde cualquier ángulo.

A medida que el campo evoluciona, NeRF y los métodos relacionados se están volviendo fundamentales para crear la próxima generación de contenido 3D e inmersivo, con el desarrollo respaldado por plataformas como Ultralytics HUB que facilitan el desarrollo de modelos de IA.