Neural Radiance Fields (NeRF)

Neural Radiance Fields (NeRF) representan un avance revolucionario en la IA generativa para sintetizar escenas 3D fotorrealistas fotorealistas a partir de una colección de imágenes 2D. A diferencia de los métodos tradicionales de modelado 3D, que se basan en estructuras geométricas estructuras geométricas explícitas como polígonos o mallas, los red neuronal (NN) para crear una representación "implícita" de una escena. Esto permite generar nuevos puntos de vista con gran fidelidad, capturando con precisión fenómenos visuales complejos como la iluminación variable, los reflejos y la transparencia.

Cómo funcionan los campos neuronales de radiación

En esencia, un modelo NeRF funciona como una función volumétrica continua. Toma como entradas una coordenada espacial 3D y una y una dirección de visión como datos de entrada y genera el color y la densidad de volumen correspondientes a ese punto. Para generar una nueva imagen, el sistema emplea una técnica denominada renderizado volumétrico. El modelo proyecta rayos desde la cámara virtual a través de cada píxel en la escena, consultando a la red de red de aprendizaje profundo en varios puntos a lo puntos a lo largo del rayo para predecir el color y la densidad. Estos valores se agregan para calcular el color final del píxel.

El proceso de entrenamiento consiste en optimizar los pesos del modelo para que las vistas renderizadas coincidan con las imágenes de entrada originales. Para ello se utilizan marcos como PyTorch o TensorFlow. El resultado es un entorno 3D 3D altamente detallado y navegable datos de entrenamiento consistentes en fotografías estándar.

Aplicaciones en escenarios del mundo real

La tecnología NeRF se ha expandido rápidamente más allá de la investigación académica a industrias prácticas, salvando las distancias entre la fotografía 2D y las experiencias 3D interactivas. 2D y las experiencias interactivas en 3D.

• Reconstrucción de escenas 3D: Los NeRF son fundamentales para crear gemelos digitales de entornos reales. Por ejemplo, Google Maps utiliza esta tecnología en Immersive View para generar modelos 3D de las ciudades, lo que mejora la navegación y la planificación urbana.
• Efectos visuales (VFX) y producción virtual: En la industria del entretenimiento, los NeRF permiten a los cineastas digitalizar rápidamente actores o entornos. Las herramientas de empresas como Luma AI permiten a los creadores de contenidos capturar escenas con un smartphone y renderizarlas para su uso en videojuegos o realidad virtual. para su uso en videojuegos o realidad virtual.
• Robótica y autonomía: Avanzado robótica avanzada utilizan los NeRF para comprender mejor su entorno. Al construir densos mapas 3D a partir de las entradas de los sensores, los vehículos autónomos pueden entornos complejos.
• Generación de datos sintéticos: Los NeRF pueden generar un número ilimitado de nuevos puntos de vista de los objetos, que sirven como datos sintéticos de alta calidad para modelos de visión por ordenador (VC) cuando los datos reales.

NeRF frente a tecnologías relacionadas

Es importante distinguir la NeRF de otras técnicas 3D y de visión, ya que sirven a diferentes propósitos dentro del ecosistema de la IA.

• NeRF frente a fotogrametría: Aunque fotogrametría también construye modelos 3D a partir de fotos, ésta construye geometría explícita (mallas). Los NeRF crean una representación volumétrica continua, que a menudo es mejor para los detalles finos, como el pelo, el humo o los materiales translúcidos, que son difíciles de captar con las mallas.
• NeRF frente a la detección de objetos: Tecnologías como Ultralytics YOLO11 se centran en la detección de objetos, que consiste en identificar y objetos específicos dentro de una imagen cuadro delimitador. NeRF es un proceso generativo para renderizar vistas. Sin embargo, ambos pueden funcionar juntos; la detección de objetos se utiliza a menudo para aislar un objeto de interés antes de entrenar un modelo NeRF.

Integración de NeRF en los procesos de visión

Aunque los modelos Ultralytics no están diseñados para el renderizado volumétrico, desempeñan un papel crucial en el preprocesamiento preprocesamiento de los NeRF. Por ejemplo, para generar un NeRF limpio de un objeto específico a menudo es necesario enmascarar el fondo. fondo. Un modelo modelo de segmentación de instancias puede automáticamente estas máscaras.

El siguiente ejemplo muestra cómo utilizar YOLO11 para detect e identificar un objeto, un primer paso común en la conservación de un conjunto de datos para la reconstrucción en 3D. un conjunto de datos para la reconstrucción 3D:

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()

La rápida evolución de este campo está respaldada por librerías de código abierto como Nerfstudio, que simplifica el flujo de trabajo de entrenamiento, y NVIDIA's Instant-NGP de NVIDIA, que reduce drásticamente los tiempos de entrenamiento. Estas herramientas ponen la reconstrucción 3D al alcance de investigadores y desarrolladores por igual.