Neural Radiance Fields（NeRF）

ニューラル・ラディアンス・フィールド（NeRF）は、フォトリアリスティックな3D合成に使用されるジェネレーティブAIの画期的な進歩である。 生成AIの画期的な進歩である。 シーンを合成するために使用される生成AIの画期的な進歩である。ポリゴンやメッシュのような明示的な幾何学構造に依存する従来の3Dモデリングアプローチとは異なり NeRFは、ポリゴンやメッシュのような明示的な幾何学構造に依存する従来の3Dモデリング手法とは異なり、ニューラル・ネットワーク（NN）を利用する。 ニューラルネットワーク シーンの「暗黙的な」表現を作成する。これにより、高い忠実度で新しい視点を生成することができます、 照明の変化、反射、透明度などの複雑な視覚現象を正確に捉えることができます。

ニューラル・ラディアンス・フィールドの仕組み

NeRFモデルの核心は、連続体積関数として機能することである。3次元空間座標と視線方向を入力とし を入力として受け取り、その点に対応する色と体積密度を出力します。新しい画像をレンダリングするには 新しい画像をレンダリングするために ボリューメトリック・レンダリングこのモデルは、仮想カメラから各ピクセルに このモデルは、仮想カメラから各ピクセルを通してシーンに光線を投射し、ディープラーニングネットワークに問い合わせる。 ディープラーニング・ネットワークに問い合わせる。 レイに沿った複数の点でディープラーニング・ネットワークに問い合わせ、色と密度を予測する。これらの値は、最終的なピクセルの色を計算するために集約される。

トレーニングプロセスでは モデルの重みを最適化する。 学習プロセスでは、レンダリングされたビューが元の入力画像と一致するように、モデルの重みを最適化する。これは通常 PyTorchや TensorFlow.その結果、非常に詳細でナビゲート可能な 標準的な写真からなる学習データ 標準的な写真で構成される学習データから得られた。

実世界のシナリオにおける応用

NeRFテクノロジーは、学術的な研究を超えて実用的な産業へと急速に拡大し、2D写真とインタラクティブな3D体験のギャップを埋めている。 写真とインタラクティブな3D体験のギャップを埋める。

• 3Dシーン再構成：NeRFは、現実世界の環境のデジタルツインを作成する上で極めて重要である。 例えば、Google Mapsでは、この技術を次のように活用しています。 イマーシブ・ビューでこの技術を利用し 都市の探索可能な3Dモデルを生成し、ナビゲーションと都市計画を強化している。
• 視覚効果（VFX）とバーチャル・プロダクション：エンターテインメント業界では、NeRFを使用することで、映画制作者は俳優や環境を迅速にデジタル化することができます。 俳優や環境を迅速にデジタル化することができます。以下のような企業のツールがある。 コンテンツ制作者は、スマートフォンでシーンをキャプチャし、ビデオゲームやバーチャルリアリティで使用するためにレンダリングすることができます。 レンダリングすることができる。
• ロボティクスと自律性高度な 高度なロボット工学システムは、NeRFを使用して周囲の状況をよりよく理解する。 周囲の環境をよりよく理解するために使用します。センサー入力から高密度の3Dマップを構築することで 自律走行車は複雑な 環境をより安全に航行することができる。
• 合成データの生成：NeRFは、オブジェクトの新しいビューを無制限に生成することができる。 他の 実世界のデータが乏しい場合に、他のコンピュータ・ビジョン（CV）モデルを訓練するための高品質な合成データとして役立つ。 データとして使用できます。

NeRFと関連技術の比較

NeRFを他の3Dや視覚技術と区別することは重要である。 AIエコシステムの中で異なる目的を果たすからだ。

• NeRFと写真測量の比較：一方 写真測量も写真から3Dモデルを構築するが、写真測量は明示的なジオメトリ（メッシュ）を構築する。 明示的なジオメトリ（メッシュ）を構築する。NeRFは、連続的なボリューム表現を作成します。 髪の毛や煙、半透明の素材など、メッシュでは表現が難しい細かいディテールを扱うのに適しています。
• NeRFと物体検出の比較：以下のような技術 Ultralytics YOLO11のような技術は 画像内の特定の物体を バウンディングボックスを使用して画像内の特定のオブジェクトを バウンディングボックスを使用する。NeRFは NeRFは、ビューをレンダリングするための生成プロセスである。オブジェクト検出は、NeRFモデルを学習する前に、関心のある被写体を分離するためによく使用される。 オブジェクト検出は、NeRFモデルを学習する前に、被写体を分離するためによく使用される。

ビジョンパイプラインへのNeRFの統合

Ultralytics モデルはボリューメトリック・レンダリング用に設計されているわけではないが、NeRFの前処理ワークフローでは重要な役割を果たす。 ワークフローにおいて重要な役割を果たす。例えば、特定のオブジェクトのクリーンなNeRFを生成するには、多くの場合、背景をマスキングする必要があります。 背景ロバストな インスタンス分割モデルは 生成することができる。

次の例では、YOLO11 使用して、3D再構築のためのデータセットをキュレーションする際の一般的な最初のステップである、物体のdetect 識別を行う方法を示します。 の最初のステップです：

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()

この分野の急速な進化は、以下のようなオープンソースのライブラリによって支えられています。 トレーニングワークフローを簡素化するNerfstudioや、トレーニング時間を大幅に短縮するNVIDIA Instant-NGPのようなオープンソースのライブラリによって支えられています。これらのツール により、研究者や開発者が強力な3D再構成にアクセスできるようになりました。