Neural Radiance Fields (NeRF)

Neural Radiance Fields (NeRF) — это мощная техника глубокого обучения, используемая для создания потрясающих 3D-сцен из набора 2D-изображений. По сути, модель NeRF изучает непрерывное объемное представление сцены, позволяя генерировать новые фотореалистичные виды с любого угла. Этот метод, представленный в новаторской статье 2020 года, произвел революцию в создании 3D-контента, обеспечив высокодетализированный и реалистичный синтез видов. Ядром NeRF является небольшая нейронная сеть (NN), которая действует как «неявное» представление сцены, что является принципиально иным подходом по сравнению с традиционными 3D-моделями, такими как сетки или воксели.

Как работают Neural Radiance Fields?

NeRF учится сопоставлять 3D-координату (точку в пространстве) и направление 2D-обзора с определенным цветом и плотностью. Чтобы визуализировать изображение с виртуальной камеры, модель трассирует лучи из точки обзора камеры через сцену. Она запрашивает нейронную сеть во многих точках вдоль каждого луча, чтобы предсказать цвет и плотность в каждой точке. Затем эти значения объединяются с использованием процесса, известного как объемная визуализация, для вычисления окончательного цвета пикселя на 2D-изображении.

Путем обучения этой нейронной сети на наборе входных изображений сцены с известных положений камеры, веса модели оптимизируются для точного воспроизведения этих исходных изображений. После обучения NeRF может генерировать новые виды, визуализируя лучи из новых, ранее невидимых положений камеры. Этот метод является частью более широкой области генеративного ИИ и опирается на популярные фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow, для реализации.

Приложения и примеры из реального мира

Технология NeRF имеет широкий спектр применений, устраняя разрыв между 2D-изображениями и интерактивными 3D-возможностями.

• 3D-реконструкция сцен: NeRF отлично справляются с созданием цифровых двойников реальных сред и объектов. Ярким примером является "Immersive View" Google Maps, в котором используются NeRF для создания детализированных интерактивных 3D-моделей городов. Это находит применение в городском планировании, виртуальном туризме и сохранении культурного наследия.
• Визуальные эффекты (VFX) и развлечения: Возможность генерировать фотореалистичные виды бесценна в кинопроизводстве и видеоиграх. NeRF можно использовать для создания реалистичных виртуальных декораций, оцифровки актеров и создания сложных визуальных эффектов, которые трудно достичь традиционными методами. Такие компании, как Luma AI, разрабатывают инструменты, чтобы сделать эту технологию более доступной.
• Робототехника и автономные системы: Для автономных транспортных средств и роботов понимание трехмерной среды имеет решающее значение для навигации и взаимодействия. NeRF могут предоставить богатую, детализированную трехмерную карту на основе данных датчиков, улучшая способность робота воспринимать свое окружение.
• Электронная коммерция и розничная торговля: NeRF можно использовать для создания интерактивных 3D-моделей продуктов, позволяя клиентам просматривать товары с любого угла в Интернете, улучшая качество покупок.

Такие проекты, как Nerfstudio и Instant-NGP (Instant NeRFs), значительно ускорили и упростили обучение и эксперименты с NeRF.

NeRF в сравнении с другими методами компьютерного зрения

Важно отличать NeRF от других технологий в области компьютерного зрения (CV).

• NeRF vs. Photogrammetry (Фотограмметрия): Фотограмметрия — это традиционный метод, который также создает 3D-модели из фотографий, но обычно выводит явную геометрию, такую как полигональная сетка. NeRF, напротив, создает непрерывное, неявное представление. Это позволяет NeRF более эффективно захватывать сложные визуальные эффекты, такие как прозрачность, отражения и мелкие детали, чем стандартная фотограмметрия.
• NeRF vs. Object Detection (Обнаружение объектов): Модели, такие как Ultralytics YOLO, предназначены для обнаружения объектов, сегментации изображений и других аналитических задач. Они определяют, что находится на изображении, часто путем размещения ограничивающих рамок вокруг объектов. У NeRF другая цель: он синтезирует совершенно новые виды сцены из набора изображений. Хотя оба являются мощными инструментами ИИ, обнаружение объектов анализирует существующие изображения, а NeRF генерирует новые. Вы можете использовать модель обнаружения объектов для определения местоположения автомобилей на видео, но вы будете использовать NeRF для создания 3D-модели автомобиля, которую можно просматривать под любым углом.

По мере развития этой области NeRF и связанные с ними методы становятся центральными для создания следующего поколения 3D и иммерсивного контента, разработка которого поддерживается такими платформами, как Ultralytics HUB, которые облегчают разработку моделей ИИ.