Campos neuronales de radiación (NeRF)

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

¿Cómo funcionan los campos neurales de radiación?

Un NeRF aprende a asignar una coordenada 3D (un punto en el espacio) y una dirección de visión 2D a un color y una densidad específicos. Para representar 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. A continuación, 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 con un conjunto de imágenes de entrada de una escena desde posiciones de cámara conocidas, los pesos del modelo se optimizan para reproducir con precisión esas imágenes originales. Una vez entrenada, la NeRF puede generar nuevas vistas renderizando rayos desde posiciones de cámara nuevas y desconocidas. 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 reales

La tecnología NeRF tiene una amplia gama de aplicaciones, pues tiende puentes entre las imágenes en 2D y las experiencias interactivas en 3D.

• 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 "Immersive View" 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 conservación del patrimonio cultural.
• Efectos visuales (VFX) y entretenimiento: La capacidad de generar vistas fotorrealistas tiene un valor incalculable en el cine y los videojuegos. Las NeRF pueden utilizarse para crear decorados virtuales realistas, digitalizar actores y generar efectos visuales complejos difíciles de conseguir con los métodos tradicionales. Empresas como Luma AI están desarrollando herramientas para hacer más accesible esta tecnología.
• Robótica y sistemas autónomos: Para los vehículos y robots autónomos, la comprensión del entorno 3D es fundamental para la navegación y la interacción. Los NeRF 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 minorista: NeRF puede utilizarse 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 e Instant-NGP (Instant NeRFs ) de NVIDIA han agilizado y facilitado considerablemente el entrenamiento y la experimentación con NeRFs.

NeRF frente a otras técnicas de visión por ordenador

Es importante distinguir la NeRF de otras tecnologías de visión por ordenador (CV).

• NeRF vs. Fotogrametría: La fotogrametría es una técnica tradicional que también crea modelos tridimensionales a partir de fotografías, pero normalmente genera geometría explícita como una malla poligonal. Los NeRF, por el contrario, crean una representación continua e implícita. Esto permite a los NeRF capturar efectos visuales complejos, como transparencias, reflejos y detalles finos, con mayor eficacia que la fotogrametría estándar.
• NeRF frente a la detección de objetos: Los modelos como Ultralytics YOLO están diseñados para la detección de objetos, la segmentación de imágenes y otras tareas analíticas. Identifican lo que hay en una imagen, a menudo colocando cuadros delimitadores alrededor de los objetos. NeRF tiene un objetivo diferente: sintetiza vistas completamente nuevas de una escena a partir de un conjunto de imágenes. Aunque ambas son potentes herramientas de IA, la detección de objetos analiza las imágenes existentes, mientras que la NeRF genera otras nuevas. Puedes utilizar un modelo de detección de objetos para localizar coches en un vídeo, pero utilizarías NeRF para crear un modelo 3D de un coche que puedas ver desde cualquier ángulo.

A medida que este campo evoluciona, la NeRF y los métodos relacionados se están convirtiendo en elementos fundamentales para crear la próxima generación de contenidos 3D e inmersivos, con un desarrollo respaldado por plataformas como Ultralytics HUB, que facilitan el desarrollo de modelos de IA.