Neural Radiance Fields（NeRF）

ニューラル放射場（NeRF）は、コンピュータビジョン（CV） と生成AIにおける画期的な進歩であり、疎な2D画像セットからフォトリアリスティックな3Dシーンを合成するように設計されている。ポリゴン、メッシュ、点群などの明示的な幾何構造に依存する従来の3Dモデリング手法とは異なり、NeRFはニューラルネットワーク（NN）を用いてシーンの「暗黙的」表現を学習する。空間座標と視線方向を色と密度値にマッピングすることで、NeRFは反射、透明性、複雑な視覚効果などを正確に捉え、卓越した忠実度で新規視点をレンダリングできる。 空間座標と視点を色と密度値にマッピングすることで、 NeRFは新規視点を極めて忠実にレンダリングでき、 反射・透過・可変照明といった複雑な視覚効果を正確に捕捉する。 これらは標準的な写真測量では再現が困難な場合が多い。

ニューラル・ラディアンス・フィールドの仕組み

本質的に、NeRFはシーンを連続的な体積関数としてモデル化する。この関数は通常、 全結合型深層学習（DL）ネットワークによってパラメータ化される。 プロセスはレイマーチングから始まり、仮想カメラから目的の画像平面の各ピクセルを通って3D空間へ 光線が投射される。

各光線に沿ってサンプリングされた点について、ネットワークは5次元入力（3次元空間位置($x, y, z$)と2次元視線方向($\theta, \phi$)で構成）を受け取り、その点における発光色と体積密度（不透明度）を出力する。ボリュームレンダリング技術を基盤として、これらのサンプリング値を累積し、ピクセルの最終的な色を計算する。ネットワークは、レンダリングされたピクセルと元のトレーニングデータからの実際のピクセルとの差を最小化することで訓練され、効果的にモデルの重みを最適化してシーンの視覚的特性を記憶させる。

実際のアプリケーション

NeRF技術は学術研究から実用ツールへと急速に移行し、静的な写真とインタラクティブな3D環境の間の隔たりを埋めることで、様々な産業に影響を与えている。

• 没入型Eコマース：小売業者はNeRFを活用し、インタラクティブな製品デモを実現。 小売ソリューションのAIは、商品の数枚の写真から 3Dモデルを生成。顧客はあらゆる角度から閲覧可能で、 静止画よりも豊かな体験を提供します。
• バーチャルプロダクションとVFX：映画業界ではNeRFを用いて実世界のロケーションをキャプチャし、 バーチャルプロダクション用のフォトリアリスティックな背景としてレンダリングする。これにより映画製作者は、 カメラの動きに現実的に反応するデジタル環境に俳優を配置でき、高額なロケ撮影の必要性を削減できる。
• ロボティクスシミュレーション：自律走行車やドローンの訓練には膨大なデータが必要である。NeRFはセンサーデータから複雑な実環境を再構築し、ロボティクスアルゴリズムを安全かつ広範囲にテストできる高精度のシミュレーション環境を創出する。

関連概念との区別

NeRFの特異的な有用性を理解するためには、他の3D技術や視覚技術との区別が有用である。

• NeRF対写真測量法： 写真測量法は画像間の特徴を照合することで明示的に表面形状（メッシュ）を再構築する。単純な表面には効率的だが、光沢面、細い構造（毛髪など）、透明性といった「非ランベルト効果」にはしばしば苦戦する。NeRFは体積と光輸送を直接モデル化するため、これらの領域で優れている。
• NeRFと3D物体検出の比較：NeRFが視覚データを生成するのに対し、 3D物体検出はシーンの内容を理解することに焦点を当てています。 検出モデルはバウンディングボックスを用いて物体を識別・位置特定しますが、 NeRFはシーンの外観をレンダリングすることに主眼を置いています。
• NeRFと深度推定の比較： 深度推定はピクセルからカメラまでの距離を予測し、深度マップを生成する。 一方、NeRFは画像を生成するために幾何学的構造を暗黙的に学習するが、 その主な出力は明示的な深度マップではなく合成されたビューである。

ビジョンパイプラインへのNeRFの統合

高品質なNeRFのトレーニングには、クリーンなデータが不可欠であることが多い。背景ノイズや移動物体は、最終レンダリングに「ゴースト」アーティファクトを引き起こす可能性がある。これを軽減するため、開発者はしばしばインスタンスセグメンテーションモデルを用いて、NeRFのトレーニング前に目的の対象を自動的にマスク処理する。

Ultralytics Python により、セグメンテーションをこの前処理ワークフローにシームレスに統合できます。以下の例では、YOLO26を使用して一連の画像に対してマスクを生成し、3D再構築の準備を整える方法を示します。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 segmentation model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")

# Run inference to detect and segment objects
# Saving results creates masks useful for NeRF preprocessing
results = model("scene_image.jpg", save=True)

# Access the binary masks for the detected objects
masks = results[0].masks.data
print(f"Generated {len(masks)} masks for NeRF training.")

セグメンテーションの精度とNeRFの生成能力を組み合わせることで、エンジニアは合成データ生成のための堅牢なパイプラインを構築でき、他の下流タスク向けに無制限のトレーニングサンプルを生成することが可能となる。