Campi di radianza neurale (NeRF)

I Neural Radiance Fields (NeRF) sono una potente tecnica di deep learning utilizzata per creare splendide scene 3D da un insieme di immagini 2D. In sostanza, un modello NeRF apprende una rappresentazione volumetrica continua di una scena, consentendogli di generare nuove viste fotorealistiche da qualsiasi angolazione. Questo metodo, introdotto in un documento rivoluzionario del 2020, ha rivoluzionato la creazione di contenuti 3D consentendo la sintesi di viste altamente dettagliate e realistiche. Il cuore di NeRF è una piccola rete neurale (NN) che agisce come una rappresentazione "implicita" della scena, un approccio fondamentalmente diverso dai modelli 3D tradizionali come mesh o voxel.

Come funzionano i campi di irradiazione neurale?

Un NeRF impara a mappare una coordinata 3D (un punto nello spazio) e una direzione di visione 2D a un colore e a una densità specifici. Per renderizzare un'immagine da una telecamera virtuale, il modello traccia dei raggi dal punto di vista della telecamera attraverso la scena. Interroga la rete neurale in molti punti lungo ogni raggio per prevedere il colore e la densità in ogni punto. Questi valori vengono poi combinati con un processo noto come rendering volumetrico per calcolare il colore finale del pixel nell'immagine 2D.

Addestrando questa rete neurale su una serie di immagini di input di una scena da posizioni note della telecamera, i pesi del modello vengono ottimizzati per riprodurre accuratamente le immagini originali. Una volta addestrata, la NeRF può generare nuove viste renderizzando i raggi da nuove posizioni inedite della telecamera. Questa tecnica fa parte del più ampio campo dell'IA generativa e si basa su framework popolari come PyTorch e TensorFlow per l'implementazione.

Applicazioni ed esempi del mondo reale

La tecnologia NeRF ha un'ampia gamma di applicazioni, che colmano il divario tra le immagini 2D e le esperienze 3D interattive.

• Ricostruzione di scene 3D: Le NeRF eccellono nella creazione di gemelli digitali di ambienti e oggetti del mondo reale. Un esempio importante è la "Immersive View" di Google Maps, che utilizza le NeRF per costruire modelli 3D dettagliati e interattivi delle città. Questo ha applicazioni nella pianificazione urbana, nel turismo virtuale e nella conservazione del patrimonio culturale.
• Effetti visivi (VFX) e intrattenimento: La capacità di generare visualizzazioni fotorealistiche è preziosa nella cinematografia e nei videogiochi. Le NeRF possono essere utilizzate per creare set virtuali realistici, digitalizzare gli attori e generare effetti visivi complessi, difficili da ottenere con i metodi tradizionali. Aziende come Luma AI stanno sviluppando strumenti per rendere questa tecnologia più accessibile.
• Robotica e sistemi autonomi: Per i veicoli e i robot autonomi, la comprensione dell'ambiente 3D è fondamentale per la navigazione e l'interazione. Le NeRF possono fornire una mappa 3D ricca e dettagliata dai dati dei sensori, migliorando la capacità di un robot di percepire l'ambiente circostante.
• Commercio elettronico e al dettaglio: Il NeRF può essere utilizzato per creare modelli 3D interattivi dei prodotti, consentendo ai clienti di visualizzare gli articoli da qualsiasi angolazione online, migliorando l'esperienza di acquisto.

Progetti come Nerfstudio e Instant-NGP (Instant NeRFs) di NVIDIA hanno reso molto più rapido e semplice l'addestramento e la sperimentazione dei NeRF.

NeRF rispetto ad altre tecniche di visione artificiale

È importante distinguere la NeRF da altre tecnologie di visione artificiale (CV).

• NeRF vs. Fotogrammetria: La fotogrammetria è una tecnica tradizionale che crea modelli 3D dalle foto, ma in genere produce una geometria esplicita come una maglia poligonale. Le NeRF, invece, creano una rappresentazione continua e implicita. Questo permette ai NeRF di catturare effetti visivi complessi come la trasparenza, i riflessi e i dettagli più fini in modo più efficace rispetto alla fotogrammetria standard.
• NeRF vs. Rilevamento di oggetti: Modelli come Ultralytics YOLO sono progettati per il rilevamento di oggetti, la segmentazione di immagini e altre attività analitiche. Identificano ciò che è presente in un'immagine, spesso posizionando dei riquadri di delimitazione attorno agli oggetti. NeRF ha un obiettivo diverso: sintetizza viste completamente nuove di una scena a partire da un insieme di immagini. Sebbene entrambi siano potenti strumenti di intelligenza artificiale, il rilevamento degli oggetti analizza le immagini esistenti, mentre NeRF ne genera di nuove. Si potrebbe utilizzare un modello di rilevamento degli oggetti per individuare le auto in un video, ma si utilizzerebbe NeRF per creare un modello 3D di un'auto che può essere visualizzato da qualsiasi angolazione.

Con l'evoluzione del settore, la NeRF e i metodi correlati stanno diventando centrali per la creazione della prossima generazione di contenuti 3D e immersivi, con lo sviluppo supportato da piattaforme come Ultralytics HUB che facilitano lo sviluppo di modelli AI.