Champs de radiance neuronaux (NeRF)

Les Neural Radiance Fields (NeRF) représentent une avancée révolutionnaire en matière d'IA générative. l 'IA générative utilisée pour synthétiser des scènes 3D photoréalistes à partir d'une collection d'images 2D. Contrairement aux approches traditionnelles de modélisation 3D qui s'appuient sur des structures géométriques explicites comme les polygones ou les maillages, les NeRF utilisent un réseau neuronal (NN) pour créer une représentation représentation "implicite" d'une scène. Cela permet de générer de nouveaux points de vue avec une grande fidélité, de capturer avec précision des phénomènes visuels complexes tels que l'éclairage variable, les reflets et la transparence.

Comment fonctionnent les champs de rayonnement neuronal

À la base, un modèle NeRF fonctionne comme une fonction volumétrique continue. Il prend en entrée une coordonnée spatiale 3D et une comme entrées et produit la couleur et la densité volumique correspondantes pour ce point. Pour restituer une nouvelle nouvelle image, le système utilise une technique appelée rendu volumétrique. Le modèle projette des rayons depuis la caméra virtuelle à travers chaque pixel dans l'image. caméra virtuelle à travers chaque pixel de la scène, en interrogeant le réseau de réseau d'apprentissage profond en plusieurs points le long du le long du rayon pour prédire la couleur et la densité. Ces valeurs sont ensuite agrégées pour calculer la couleur finale du pixel.

Le processus d'apprentissage consiste à optimiser les les poids du modèle afin que les vues rendues correspondent aux images d'origine. Cette optimisation est généralement réalisée à l'aide d'outils tels que PyTorch ou TensorFlow. Le résultat est un environnement 3D très détaillé, navigable 3D très détaillé et navigable, dérivé entièrement de données d'entraînement constituées de photographies standard.

Applications dans des scénarios réels

La technologie NeRF a rapidement dépassé le stade de la recherche universitaire pour s'étendre aux industries pratiques, comblant ainsi le fossé entre la photographie 2D et les expériences 3D interactives.

• Reconstruction de scènes en 3D: Les NeRF jouent un rôle essentiel dans la création de jumeaux numériques d'environnements réels. Par exemple, Google Maps utilise cette technologie dans la fonction Immersive View pour générer des modèles 3D riches et explorables des villes, améliorant ainsi la navigation et la planification urbaine, pour générer des modèles 3D riches et explorables des villes, améliorant ainsi la navigation et la planification urbaine.
• Effets visuels (VFX) et production virtuelle: Dans l'industrie du divertissement, les NeRF permettent aux cinéastes de numériser rapidement des acteurs ou des environnements. de numériser rapidement des acteurs ou des environnements. Les outils d'entreprises telles que Luma AI permettent aux créateurs de contenu de capturer des scènes à l'aide d'un smartphone et d'en faire le rendu pour les jeux vidéo ou la réalité virtuelle. pour une utilisation dans les jeux vidéo ou la réalité virtuelle.
• Robotique et autonomie: Les systèmes robotiques robotiques avancés utilisent les NeRF pour mieux comprendre leur environnement. En construisant des cartes 3D denses à partir des données fournies par les capteurs, les véhicules autonomes peuvent naviguer dans des environnements complexes, les véhicules autonomes peuvent naviguer dans des complexes en toute sécurité.
• Génération de données synthétiques: Les NeRFs peuvent générer un nombre illimité de nouvelles vues d'objets, servant de données synthétiques de haute qualité pour former d'autres chercheurs. données synthétiques de haute qualité pour former d'autres modèles de vision artificielle (CV) lorsque les lorsque les données du monde réel sont rares.

NeRF vs. technologies apparentées

Il est important de distinguer NeRF des autres techniques 3D et de vision, car elles ont des objectifs différents au sein de l'écosystème de l'IA. l'écosystème de l'IA.

• NeRF vs. photogrammétrie: Bien que la photogrammétrie construit également des modèles 3D à partir de photos, elle construit une géométrie explicite (maillage). Les NeRF créent une représentation volumétrique continue, qui est souvent meilleure pour gérer les détails fins tels que les cheveux, la fumée ou les matériaux translucides que les maillages ont du mal à capturer.
• NeRF vs. détection d'objets: Des technologies telles que Ultralytics YOLO11 se concentrent sur la la détection d'objets, qui consiste à identifier et à l'identification et la localisation d'objets spécifiques dans une boîte englobante. NeRF est un processus génératif pour le le rendu des vues. La détection d'objets est souvent utilisée pour isoler un sujet d'intérêt avant d'entraîner un modèle NeRF. avant d'entraîner un modèle NeRF.

Intégration de NeRF dans les pipelines de vision

Bien que les modèles Ultralytics ne soient pas conçus pour le rendu volumétrique, ils jouent un rôle crucial dans les flux de travail de prétraitement pour les NeRFs. de prétraitement pour les NeRF. Par exemple, pour générer un NeRF propre d'un objet spécifique, il faut souvent masquer l'arrière-plan. l'arrière-plan. Un modèle de segmentation modèle de segmentation d'instance robuste peut automatiquement ces masques.

L'exemple suivant montre comment utiliser YOLO11 pour detect et identifier un objet, une première étape courante dans la conservation d'un ensemble de données pour la reconstruction en 3D. d'un ensemble de données pour la reconstruction en 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()

L'évolution rapide de ce domaine est soutenue par des bibliothèques open-source telles que Nerfstudio, qui simplifie le processus de formation, et NVIDIA's Instant-NGP de NVIDIA, qui réduit considérablement les temps de formation. Ces outils rendent la reconstruction 3D puissante accessible aux chercheurs et aux développeurs.