신경 방사 필드(NeRF)

NeRF(Neural Radiance Fields)는 2D 이미지 모음에서 놀라운 3D 장면을 생성하는 데 사용되는 강력한 딥 러닝 기술입니다. 기본적으로 NeRF 모델은 장면의 연속적인 볼륨 표현을 학습하여 모든 각도에서 새롭고 실감 나는 뷰를 생성할 수 있습니다. 획기적인 2020년 논문에서 소개된 이 방법은 매우 상세하고 사실적인 뷰 합성을 가능하게 하여 3D 콘텐츠 제작에 혁명을 일으켰습니다. NeRF의 핵심은 장면의 '암시적' 표현 역할을 하는 작은 신경망(NN)으로, 메시 또는 복셀과 같은 기존 3D 모델과는 근본적으로 다른 접근 방식입니다.

Neural Radiance Field는 어떻게 작동하나요?

NeRF는 3D 좌표(공간의 점)와 2D 시청 방향을 특정 색상 및 밀도에 매핑하는 방법을 학습합니다. 가상 카메라에서 이미지를 렌더링하기 위해 모델은 카메라 시점에서 장면을 통해 광선을 추적합니다. 각 광선을 따라 여러 지점에서 신경망을 쿼리하여 각 지점의 색상과 밀도를 예측합니다. 그런 다음 이러한 값은 볼륨 렌더링으로 알려진 프로세스를 사용하여 결합되어 2D 이미지에서 픽셀의 최종 색상을 계산합니다.

알려진 카메라 위치에서 가져온 장면의 입력 이미지 세트에 대해 이 신경망을 학습시킴으로써 원래 이미지를 정확하게 재현하도록 모델 가중치가 최적화됩니다. 학습이 완료되면 NeRF는 보이지 않는 새로운 카메라 위치에서 광선을 렌더링하여 새로운 뷰를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 더 광범위한 생성적 AI 분야의 일부이며 구현을 위해 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 널리 사용되는 프레임워크에 의존합니다.

응용 분야 및 실제 사례

NeRF 기술은 2D 이미지와 인터랙티브 3D 경험 사이의 간극을 메우면서 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다.

• 3D 장면 재구성: NeRF는 실제 환경과 객체의 디지털 트윈을 만드는 데 탁월합니다. 대표적인 예는 Google 지도의 "Immersive View"로, NeRF를 사용하여 도시의 상세하고 상호 작용적인 3D 모델을 구축합니다. 이는 도시 계획, 가상 관광 및 문화 유산 보존에 응용됩니다.
• 시각 효과(VFX) 및 엔터테인먼트: 실사적인 뷰를 생성하는 기능은 영화 제작 및 비디오 게임에서 매우 중요합니다. NeRF는 사실적인 가상 세트를 만들고, 배우를 디지털화하고, 기존 방법으로는 달성하기 어려운 복잡한 시각 효과를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. Luma AI와 같은 회사는 이 기술을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 도구를 개발하고 있습니다.
• 로봇 공학 및 자율 시스템: 자율 주행 차량 및 로봇의 경우 3D 환경을 이해하는 것이 탐색 및 상호 작용에 매우 중요합니다. NeRF는 센서 데이터에서 풍부하고 상세한 3D 맵을 제공하여 로봇이 주변 환경을 인식하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 전자 상거래 및 소매: NeRF는 제품의 대화형 3D 모델을 만드는 데 사용할 수 있으므로 고객은 온라인에서 모든 각도에서 항목을 볼 수 있어 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다.

Nerfstudio 및 NVIDIA의 Instant-NGP (Instant NeRFs)와 같은 프로젝트는 NeRF의 훈련 및 실험을 훨씬 빠르고 쉽게 만들었습니다.

NeRF와 다른 컴퓨터 비전 기술 비교

NeRF를 컴퓨터 비전(CV)의 다른 기술과 구별하는 것이 중요합니다.

• NeRF vs. 사진 측량: 사진 측량은 사진에서 3D 모델을 만드는 기존 기술이기도 하지만 일반적으로 폴리곤 메시와 같은 명시적 지오메트리를 출력합니다. 대조적으로 NeRF는 연속적인 암시적 표현을 만듭니다. 이를 통해 NeRF는 표준 사진 측량보다 투명도, 반사 및 미세한 디테일과 같은 복잡한 시각 효과를 보다 효과적으로 캡처할 수 있습니다.
• NeRF vs. 객체 감지: Ultralytics YOLO와 같은 모델은 객체 감지, 이미지 분할 및 기타 분석 작업을 위해 설계되었습니다. 이러한 모델은 종종 객체 주위에 bounding box를 배치하여 이미지에 무엇이 있는지 식별합니다. NeRF는 이미지 세트로부터 장면의 완전히 새로운 뷰를 합성하는 다른 목표를 가지고 있습니다. 둘 다 강력한 AI 도구이지만 객체 감지는 기존 이미지를 분석하는 반면 NeRF는 새로운 이미지를 생성합니다. 객체 감지 모델을 사용하여 비디오에서 자동차를 찾을 수 있지만 NeRF를 사용하여 모든 각도에서 볼 수 있는 자동차의 3D 모델을 만들 수 있습니다.

이 분야가 발전함에 따라 NeRF 및 관련 방법은 차세대 3D 및 몰입형 콘텐츠를 만드는 데 중심이 되고 있으며, AI 모델 개발을 용이하게 하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼에서 개발을 지원합니다.