신경 방사 필드(NeRF)

NeRF(신경 방사 필드)는 2D 이미지 모음에서 멋진 3D 장면을 만드는 데 사용되는 강력한 딥러닝 기법입니다. 기본적으로 NeRF 모델은 장면의 연속적인 체적 표현을 학습하여 모든 각도에서 새롭고 사실적인 뷰를 생성할 수 있습니다. 2020년의 획기적인 논문에서 소개된 이 방법은 매우 세밀하고 사실적인 뷰 합성을 가능하게 함으로써 3D 콘텐츠 제작에 혁신을 가져왔습니다. NeRF의 핵심은 장면을 '암시적으로' 표현하는 역할을 하는 소규모 신경망(NN) 으로, 메시나 복셀과 같은 기존 3D 모델과는 근본적으로 다른 접근 방식입니다.

뉴럴 래디언스 필드는 어떻게 작동하나요?

NeRF는 3D 좌표(공간의 한 점)와 2D 보기 방향을 특정 색상과 밀도에 매핑하는 방법을 학습합니다. 가상 카메라에서 이미지를 렌더링하기 위해 모델은 카메라의 시점에서 장면을 통해 광선을 추적합니다. 각 광선을 따라 여러 지점에서 신경망에 쿼리하여 각 지점에서의 색상과 밀도를 예측합니다. 그런 다음 이러한 값을 볼류메트릭 렌더링이라는 프로세스를 사용하여 결합하여 2D 이미지에서 픽셀의 최종 색상을 계산합니다.

이 신경망은 알려진 카메라 위치에서 촬영한 장면의 입력 이미지 세트를 학습시켜 모델 가중치를 최적화함으로써 원본 이미지를 정확하게 재현할 수 있습니다. 학습이 완료되면 NeRF는 보이지 않는 새로운 카메라 위치에서 광선을 렌더링하여 새로운 뷰를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 광범위한 제너레이티브 AI 분야의 일부이며 구현을 위해 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 널리 사용되는 프레임워크에 의존합니다.

애플리케이션 및 실제 사례

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

• 3D 장면 재구성: NeRF는 실제 환경과 사물의 디지털 트윈을 만드는 데 탁월합니다. 대표적인 예로 NeRF를 사용하여 도시의 상세한 대화형 3D 모델을 구축하는 Google 지도의 '몰입형 보기'를 들 수 있습니다. 이는 도시 계획, 가상 관광, 문화유산 보존 등에 활용되고 있습니다.
• 시각 효과(VFX) 및 엔터테인먼트: 사실적인 뷰를 생성하는 기능은 영화 제작과 비디오 게임에서 매우 중요합니다. NeRF는 사실적인 가상 세트를 만들고, 배우를 디지털화하며, 기존 방법으로는 구현하기 어려운 복잡한 시각 효과를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. Luma AI와 같은 회사는 이 기술의 접근성을 높이기 위한 도구를 개발하고 있습니다.
• 로봇 공학 및 자율 시스템: 자율주행 차량과 로봇의 경우 3D 환경을 이해하는 것은 내비게이션과 상호 작용에 매우 중요합니다. NeRF는 센서 데이터로부터 풍부하고 상세한 3D 지도를 제공하여 로봇이 주변 환경을 인식하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 전자상거래 및 소매업: NeRF를 사용하여 제품의 인터랙티브 3D 모델을 생성하면 고객이 온라인에서 원하는 각도에서 상품을 볼 수 있어 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다.

너프스튜디오와 엔비디아의 인스턴트-NGP(인스턴트 NeRF) 와 같은 프로젝트를 통해 NeRF를 훨씬 더 빠르고 쉽게 훈련하고 실험할 수 있게 되었습니다.

NeRF와 다른 컴퓨터 비전 기술 비교

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

• NeRF와 사진측량 비교: 사진 측량은 사진으로 3D 모델을 생성하는 전통적인 기법이지만 일반적으로 다각형 메쉬와 같은 명시적인 지오메트리를 출력합니다. 반면 NeRF는 연속적이고 암시적인 표현을 생성합니다. 따라서 NeRF는 투명도, 반사, 미세한 디테일과 같은 복잡한 시각 효과를 표준 사진 측량보다 더 효과적으로 캡처할 수 있습니다.
• NeRF 대 물체 감지: Ultralytics YOLO와 같은 모델은 객체 감지, 이미지 세분화 및 기타 분석 작업을 위해 설계되었습니다. 주로 객체 주위에 경계 상자를 배치하여 이미지에 무엇이 있는지 식별합니다. NeRF는 이미지 세트에서 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 동영상에서 자동차의 위치를 찾을 수 있지만, NeRF를 사용하면 어떤 각도에서든 볼 수 있는 자동차의 3D 모델을 만들 수 있습니다.

이 분야가 발전함에 따라 NeRF 및 관련 방법은 차세대 3D 및 몰입형 콘텐츠 제작의 중심이 되고 있으며, AI 모델 개발을 용이하게 하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼의 지원을 받아 개발이 이루어지고 있습니다.