Champs de radiance neuronaux (NeRF)

Les champs de radiance neuronaux (NeRF) sont une technique d'apprentissage profond puissante utilisée pour créer de superbes scènes 3D à partir d'une collection d'images 2D. Essentiellement, un modèle NeRF apprend une représentation volumétrique continue d'une scène, ce qui lui permet de générer de nouvelles vues photoréalistes sous n'importe quel angle. Cette méthode, introduite dans un article de 2020 révolutionnaire, a révolutionné la création de contenu 3D en permettant une synthèse de vues très détaillée et réaliste. Le cœur de NeRF est un petit réseau neuronal (RN) qui agit comme une représentation "implicite" de la scène, une approche fondamentalement différente des modèles 3D traditionnels comme les maillages ou les voxels.

Comment fonctionnent les champs de radiance neuronaux ?

Un NeRF apprend à mapper une coordonnée 3D (un point dans l'espace) et une direction de visualisation 2D à une couleur et une densité spécifiques. Pour rendre une image à partir d'une caméra virtuelle, le modèle trace des rayons du point de vue de la caméra à travers la scène. Il interroge le réseau neuronal en de nombreux points le long de chaque rayon pour prédire la couleur et la densité à chaque point. Ces valeurs sont ensuite combinées à l'aide d'un processus connu sous le nom de rendu volumétrique pour calculer la couleur finale du pixel dans l'image 2D.

En entraînant ce réseau neuronal sur un ensemble d'images d'une scène à partir de positions de caméra connues, les poids du modèle sont optimisés pour reproduire avec précision ces images originales. Une fois entraîné, le NeRF peut générer de nouvelles vues en rendant des rayons à partir de nouvelles positions de caméra invisibles. Cette technique fait partie du domaine plus large de l'IA générative et repose sur des frameworks populaires comme PyTorch et TensorFlow pour sa mise en œuvre.

Applications et exemples concrets

La technologie NeRF a un large éventail d'applications, comblant le fossé entre les images 2D et les expériences 3D interactives.

• Reconstruction de scènes 3D : Les NeRF excellent dans la création de jumeaux numériques d'environnements et d'objets du monde réel. Un exemple frappant est la "Vue immersive" de Google Maps, qui utilise les NeRF pour construire des modèles 3D détaillés et interactifs des villes. Cela a des applications dans la planification urbaine, le tourisme virtuel et la préservation du patrimoine culturel.
• Effets visuels (VFX) et divertissement : La capacité de générer des vues photoréalistes est inestimable dans la réalisation de films et les jeux vidéo. Les NeRF peuvent être utilisés pour créer des décors virtuels réalistes, numériser des acteurs et générer des effets visuels complexes difficiles à réaliser avec les méthodes traditionnelles. Des entreprises comme Luma AI développent des outils pour rendre cette technologie plus accessible.
• Robotique et systèmes autonomes : Pour les véhicules autonomes et les robots, la compréhension de l'environnement 3D est essentielle pour la navigation et l'interaction. Les NeRF peuvent fournir une carte 3D riche et détaillée à partir des données des capteurs, améliorant ainsi la capacité d'un robot à percevoir son environnement.
• E-commerce et vente au détail : NeRF peut être utilisé pour créer des modèles 3D interactifs de produits, permettant aux clients de visualiser les articles sous n'importe quel angle en ligne, améliorant ainsi l'expérience d'achat.

Des projets comme Nerfstudio et Instant-NGP (Instant NeRFs) de NVIDIA ont rendu l'entraînement et l'expérimentation avec les NeRF beaucoup plus rapides et faciles.

NeRF vs. Autres Techniques de Vision par Ordinateur

Il est important de distinguer NeRF des autres technologies de la vision par ordinateur (CV).

• NeRF vs. Photogrammétrie : La photogrammétrie est une technique traditionnelle qui crée également des modèles 3D à partir de photos, mais elle produit généralement une géométrie explicite comme un maillage polygonal. Les NeRF, en revanche, créent une représentation implicite continue. Cela permet aux NeRF de capturer des effets visuels complexes comme la transparence, les reflets et les détails fins plus efficacement que la photogrammétrie standard.
• NeRF vs. Détection d’objets : Les modèles comme Ultralytics YOLO sont conçus pour la détection d’objets, la segmentation d’images et d’autres tâches analytiques. Ils identifient ce qui se trouve dans une image, souvent en plaçant des boîtes englobantes autour des objets. NeRF a un objectif différent : il synthétise des vues entièrement nouvelles d’une scène à partir d’un ensemble d’images. Bien que les deux soient des outils d’IA puissants, la détection d’objets analyse les images existantes, tandis que NeRF en génère de nouvelles. Vous pouvez utiliser un modèle de détection d’objets pour localiser des voitures dans une vidéo, mais vous utiliseriez NeRF pour créer un modèle 3D d’une voiture que vous pouvez visualiser sous n’importe quel angle.

À mesure que le domaine évolue, NeRF et les méthodes associées deviennent essentielles à la création de la prochaine génération de contenu 3D et immersif, avec un développement soutenu par des plateformes comme Ultralytics HUB qui facilitent le développement de modèles d'IA.