Нейронные поля сияния (NeRF)

Нейронные поля сияния (Neural Radiance Fields, NeRF) - это мощная техника глубокого обучения, используемая для создания потрясающих 3D-сцен из коллекции 2D-изображений. По сути, модель NeRF изучает непрерывное объемное представление сцены, что позволяет ей генерировать новые, фотореалистичные виды под любым углом. Этот метод, представленный в новаторской работе 2020 года, произвел революцию в создании 3D-контента, позволив синтезировать высокодетализированные и реалистичные виды. В основе NeRF лежит небольшая нейронная сеть (NN), которая действует как "неявное" представление сцены, что принципиально отличается от традиционных 3D-моделей, таких как сетки или воксели.

Как работают нейронные поля сияния?

NeRF учится сопоставлять 3D-координаты (точку в пространстве) и 2D-направление обзора с определенным цветом и плотностью. Для рендеринга изображения с виртуальной камеры модель прослеживает лучи от 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 помощью процесса, известного как объемный рендеринг, чтобы вычислить окончательный цвет пикселя в 2D-изображении.

Путем обучения этой нейронной сети на наборе входных изображений сцены с известных позиций камеры веса модели оптимизируются для точного воспроизведения исходных изображений. После обучения NeRF может генерировать новые виды путем рендеринга лучей из новых, неизвестных положений камеры. Эта техника является частью более широкой области генеративного ИИ и опирается на такие популярные фреймворки, как PyTorch и TensorFlow.

Приложения и примеры из реальной жизни

Технология NeRF имеет широкий спектр применения, преодолевая разрыв между 2D-изображениями и интерактивными 3D-воздействиями.

• Реконструкция трехмерных сцен: Нерефлекторы отлично справляются с созданием цифровых двойников реальных сред и объектов. Ярким примером является "Иммерсивный вид" Google Maps, который использует NeRFs для создания подробных интерактивных 3D-моделей городов. Это находит применение в городском планировании, виртуальном туризме и сохранении культурного наследия.
• Визуальные эффекты (VFX) и развлечения: Способность генерировать фотореалистичные изображения неоценима в кинематографе и видеоиграх. С помощью NeRF можно создавать реалистичные виртуальные декорации, оцифровывать актеров и генерировать сложные визуальные эффекты, которых сложно добиться 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 трехмерного окружения имеет решающее значение для навигации и взаимодействия. Нерефлекторы могут создавать подробные 3D-карты на основе данных датчиков, улучшая способность робота воспринимать окружающую среду.
• Электронная коммерция и розничная торговля: NeRF можно использовать для создания интерактивных 3D-моделей товаров, позволяющих покупателям рассматривать их под любым углом в режиме онлайн, что повышает удобство совершения покупок.

Такие проекты, как Nerfstudio и Instant-NGP (Instant NeRFs) от NVIDIA, значительно ускорили и упростили процесс обучения и экспериментов с NeRFs.

NeRF в сравнении с другими методами компьютерного зрения

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

• NeRF по сравнению с фотограмметрией: Фотограмметрия - это традиционная техника, которая также создает 3D-модели по фотографиям, но она обычно выдает явную геометрию, например сетку полигонов. NeRF, напротив, создают непрерывное, неявное представление. Это позволяет NeRF более эффективно, чем стандартная фотограмметрия, передавать сложные визуальные эффекты, такие как прозрачность, отражения и мелкие детали.
• NeRF против обнаружения объектов: Модели, подобные Ultralytics YOLO, предназначены для обнаружения объектов, сегментации изображений и других аналитических задач. Они определяют , что находится на изображении, часто ставя ограничительные рамки вокруг объектов. У NeRF другая цель: она синтезирует совершенно новые представления о сцене из набора изображений. Хотя оба эти инструмента являются мощными средствами искусственного интеллекта, обнаружение объектов анализирует существующие изображения, в то время как NeRF генерирует новые. Модель обнаружения объектов можно использовать для определения местоположения автомобилей на видео, а NeRF - для создания 3D-модели автомобиля, которую можно рассмотреть под любым углом.

По мере развития этой области NeRF и связанные с ним методы становятся центральными для создания следующего поколения 3D и иммерсивного контента, а их разработка поддерживается такими платформами, как Ultralytics HUB, которые облегчают создание моделей искусственного интеллекта.