Neural Radiance Fields（NeRF）

Neural Radiance Fields（NeRF）は、2D画像のコレクションから驚くほど美しい3Dシーンを作成するために使用される強力な深層学習技術です。基本的に、NeRFモデルはシーンの連続的なボリューム表現を学習し、あらゆる角度から新しいフォトリアリスティックなビューを生成できます。この手法は、画期的な2020年の論文で紹介され、非常に詳細でリアルなビュー合成を可能にすることで、3Dコンテンツの作成に革命をもたらしました。NeRFの中核は、シーンの「暗黙的」な表現として機能する小さなニューラルネットワーク（NN）であり、メッシュやボクセルなどの従来の3Dモデルとは根本的に異なるアプローチです。

Neural Radiance Fieldsの仕組み

NeRFは、3D座標（空間内の点）と2D視線方向を特定のカラーと密度にマッピングすることを学習します。仮想カメラから画像をレンダリングするために、モデルはカメラの視点からシーンを通して光線をトレースします。各光線に沿った多くの点でニューラルネットワークにクエリを実行して、各点のカラーと密度を予測します。これらの値は、ボリュームレンダリングとして知られるプロセスを使用して結合され、2D画像のピクセルの最終的なカラーを計算します。

既知のカメラ位置からのシーンの入力画像のセットでこのニューラルネットワークをトレーニングすることにより、元の画像を正確に再現するようにモデルの重みが最適化されます。トレーニング後、NeRFは、新しい、見えないカメラ位置からレイをレンダリングすることにより、新しいビューを生成できます。この手法は、生成AIのより広範な分野の一部であり、実装にはPyTorchやTensorFlowなどの一般的なフレームワークに依存しています。

応用事例と実世界の例

NeRFテクノロジーは、2D画像とインタラクティブな3D体験のギャップを埋め、幅広いアプリケーションに対応します。

• 3Dシーン再構成: NeRFは、現実世界の環境やオブジェクトのデジタルツインを作成することに優れています。顕著な例は、Googleマップの「イマーシブビュー」で、NeRFを使用して都市の詳細なインタラクティブ3Dモデルを構築します。これは、都市計画、バーチャルツーリズム、文化遺産の保存に応用できます。
• Visual Effects（VFX）とエンターテインメント: フォトリアリスティックなビューを生成する能力は、映画製作やビデオゲームにおいて非常に貴重です。NeRFは、リアルなバーチャルセットの作成、俳優のデジタル化、および従来の方法では達成が困難な複雑な視覚効果の生成に使用できます。Luma AIのような企業は、この技術をよりアクセスしやすくするためのツールを開発しています。
• ロボティクスと自律システム： 自動運転車やロボットの場合、3D環境を理解することは、ナビゲーションとインタラクションに不可欠です。NeRFは、センサーデータから豊富で詳細な3Dマップを提供し、ロボットが周囲を認識する能力を向上させることができます。
• Eコマースおよび小売： NeRFを使用すると、製品のインタラクティブな3Dモデルを作成し、顧客がオンラインであらゆる角度から商品を見ることができ、ショッピング体験を向上させることができます。

NerfstudioやNVIDIAのInstant-NGP（Instant NeRFs）のようなプロジェクトにより、NeRFのトレーニングと実験が大幅に高速かつ容易になりました。

NeRFと他のコンピュータビジョン技術

コンピュータビジョン（CV）における他の技術とNeRFを区別することが重要です。

• NeRF vs. 写真測量: 写真測量も写真から3Dモデルを作成する従来の技術ですが、通常はポリゴンメッシュのような明示的なジオメトリを出力します。対照的に、NeRFは連続的な暗黙の表現を作成します。これにより、NeRFは、標準的な写真測量よりも、透明度、反射、および細かいディテールのような複雑な視覚効果をより効果的に捉えることができます。
• NeRF vs. 物体検出: Ultralytics YOLOのようなモデルは、物体検出、画像セグメンテーション、およびその他の分析タスク用に設計されています。これらは、オブジェクトの周りにバウンディングボックスを配置するなどして、画像内に何があるかを識別します。NeRFには異なる目標があります。それは、一連の画像からシーンの完全に新しいビューを合成することです。どちらも強力なAIツールですが、物体検出は既存の画像を分析するのに対し、NeRFは新しい画像を生成します。物体検出モデルを使用してビデオ内の車を特定できますが、NeRFを使用して、あらゆる角度から見ることができる車の3Dモデルを作成します。

この分野の進化に伴い、NeRFおよび関連する手法は、次世代の3Dおよび没入型コンテンツの作成の中心になりつつあり、AIモデル開発を促進するUltralytics HUBのようなプラットフォームによって開発がサポートされています。