ニューラル・ラディエンス・フィールド（NeRF）

Neural Radiance Fields（NeRF）は、2D画像のコレクションから見事な3Dシーンを作成するために使用される強力なディープラーニング技術です。基本的に、NeRFモデルはシーンの連続的なボリューメトリック表現を学習し、どの角度から見てもフォトリアリスティックな新しいビューを生成できるようにする。2020年の画期的な論文で紹介されたこの手法は、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コンテンツ制作に革命をもたらした。NeRFの核となるのは、シーンの「暗黙の」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のような従来の3Dモデルとは根本的に異なるアプローチである。

ニューラル・ラディアンス・フィールドはどのように機能するのか？

NeRFは、3D座標（空間上の点）と2D視線方向を特定の色と濃度にマッピングすることを学習する。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る光線をトレースする。各光線に沿った多くの点でニューラルネットワークに問い合わせ、各点での色と濃度を予測する。これらの値は、ボリューメトリック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画像内のピクセルの最終的な色が計算されます。

既知のカメラ位置からのシーンの入力画像セットでこのニューラルネットワークを訓練することにより、モデルの重みは、それらの元の画像を正確に再現するように最適化される。一度訓練されると、NeRFは新しい未知のカメラ位置からの光線をレンダリングすることで、新しいビューを生成することができる。この技術は、より広範な分野であるジェネレーティブAIの一部であり、実装にはPyTorchや TensorFlowのような一般的なフレームワークを使用している。

アプリケーションと実例

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る、幅広い用途を持つ。

• 3Dシーン再構成：NeRFは、現実世界の環境や物体のデジタル・ツインを作成することに優れている。Google Mapsの「Immersive View」はその代表例で、NeRFを使用して都市の詳細でインタラクティブな3Dモデルを構築している。これは、都市計画、バーチャル・ツーリズム、文化遺産の保護などに応用されている。
• 視覚効果（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、映画制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、従来の方法では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、この技術をより身近なものにするためのツールを開発している。
• ロボット工学と自律システム： 自律走行車やロボットにとって、3D環境を理解することはナビゲーションや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、ロボットの周囲を認識する能力を向上させることができます。
• Eコマースと小売：NeRFは、商品のインタラクティブな3Dモデルの作成に使用でき、顧客はオンラインで商品をあらゆる角度から見ることができ、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 NeRF）のようなプロジェクトは、NeRFの訓練や実験を大幅に迅速かつ容易にした。

NeRFと他のコンピュータ・ビジョン技術との比較

NeRFをコンピュータビジョン（CV）の他の技術と区別することは重要だ。

• NeRFと写真測量の比較：写真測量は、写真から3Dモデルを作成する伝統的な技術ですが、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は連続的で暗黙的な表現を作成します。これにより、NeRFは、透明度、反射、微細なディテールなどの複雑な視覚効果を、標準的な写真測量よりも効果的に捉えることができます。
• NeRFと物体検出の比較： Ultralytics YOLOのようなモデルは、オブジェクト検出、画像セグメンテーション、その他の分析タスク用に設計されている。多くの場合、オブジェクトの周囲にバウンディングボックスを配置することで、画像に何が写っているかを特定する。NeRFの目的はそれとは異なり、一連の画像からシーンのまったく新しいビューを合成することだ。どちらも強力なAIツールだが、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する。オブジェクト検出モデルは、ビデオ内の車の位置を特定するために使うかもしれないが、NeRFは、どの角度からでも見ることができる車の3Dモデルを作成するために使うだろう。

この分野の進化に伴い、NeRFと関連する手法は、次世代の3Dコンテンツや没入型コンテンツの制作の中心的存在となりつつあり、その開発は、AIモデルの開発を促進するUltralytics HUBのようなプラットフォームによってサポートされている。