Neural Radiance Fields (NeRF)

Нейронные поля сияния (Neural Radiance Fields, NeRF) представляют собой новаторское достижение в области генеративного ИИ, используемого для синтеза фотореалистичных 3D сцен из коллекции 2D-изображений. В отличие от традиционных подходов к 3D-моделированию, которые опираются на явные геометрические структуры, такие как полигоны или сетки, NeRF используют нейронную сеть (НС) для создания "неявного" представления сцены. Это позволяет генерировать новые точки обзора с высокой точностью, точно передавая сложные визуальные явления, такие как переменное освещение, отражения и прозрачность.

Как работают нейронные поля сияния

По своей сути модель NeRF работает как непрерывная объемная функция. Она принимает пространственную 3D-координату и направление обзора и выдает соответствующий цвет и объемную плотность для этой точки. Для рендеринга нового изображения, система использует технику, называемую объемный рендеринг. Модель направляет лучи от виртуальной камеры через каждый пиксель в сцену, запрашивая сеть глубокого обучения в нескольких точках вдоль луча, чтобы предсказать цвет и плотность. Затем эти значения суммируются для расчета окончательного цвета пикселя.

Процесс обучения включает в себя оптимизацию весов модели таким образом, чтобы визуализированные изображения соответствовали исходным изображениям. Обычно это достигается с помощью таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow. В результате вы получаете высокодетализированное, удобное для навигации 3D-среда, созданная полностью на основе обучающих данных, состоящих из стандартных фотографий.

Приложения в реальных сценариях

Технология NeRF быстро вышла за рамки академических исследований и стала использоваться в практических отраслях, преодолевая разрыв между 2D-фотографией и интерактивными 3D-воздействиями. фотографией и интерактивными 3D-изображениями.

• Реконструкция трехмерных сцен: NeRF играют ключевую роль в создании цифровых двойников реального окружения. Например, Google Maps использует эту технологию в Immersive View для создания богатых, 3D-моделей городов, что улучшает навигацию и градостроительство.
• Визуальные эффекты (VFX) и виртуальное производство: В индустрии развлечений НРФ позволяют кинематографистам быстро оцифровывать актеров или окружающую среду. Инструменты таких компаний, как Luma AI позволяют создателям контента снимать сцены с помощью смартфона и рендерить их и рендерить их для использования в видеоиграх или виртуальной реальности.
• Робототехника и автономность: Передовые Робототехнические системы используют НЭРФ, чтобы лучше понимать окружающую обстановку. окружения. Построив плотные 3D-карты на основе данных, полученных от датчиков, автономные транспортные средства могут перемещаться по сложным сложных средах более безопасно.
• Генерация синтетических данных: NeRF могут генерировать неограниченное количество новых представлений объектов, служащих в качестве высококачественные синтетические данные для обучения других моделей компьютерного зрения (CV), когда реальных данных не хватает. когда реальных данных не хватает.

NeRF по сравнению с другими технологиями

Важно отличать NeRF от других технологий 3D и технического зрения, поскольку они служат разным целям в экосистеме ИИ. экосистемы ИИ.

• NeRF против фотограмметрии: Хотя фотограмметрия также строит 3D-модели по фотографиям, она строит явную геометрию (сетки). NeRF создают непрерывное объемное представление, которое часто лучше справляется с с такими мелкими деталями, как волосы, дым или полупрозрачные материалы, которые трудно передать с помощью сеток.
• NeRF против обнаружения объектов: Такие технологии, как Ultralytics YOLO11 сосредоточены на обнаружение объектов, которое включает в себя идентификацию и определение местоположения конкретных объектов на изображении с помощью ограничивающего поля. NeRF - это генеративный процесс для рендеринга видов. Однако эти два процесса могут работать вместе; обнаружение объектов часто используется для выделения интересующего объекта перед обучением модели NeRF.

Интеграция NeRF в конвейеры технического зрения

Хотя модели Ultralytics не предназначены для объемного рендеринга, они играют важную роль в процессе предварительной обработки рабочих процессах для NeRF. Например, для создания чистого NeRF определенного объекта часто требуется маскировка фона. Надежная надежная модель сегментации экземпляров может автоматически генерировать такие маски.

Следующий пример демонстрирует, как использовать YOLO11 для detect и идентификации объекта, что является обычным первым шагом при создании наборе данных для 3D-реконструкции:

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference to detect objects in an image
results = model("path/to/image.jpg")

# Show results to verify detection accuracy before downstream processing
results[0].show()

Быстрое развитие этой области поддерживается такими библиотеками с открытым исходным кодом, как Nerfstudio, которая упрощает процесс обучения, и NVIDIA Instant-NGP, которая значительно сокращает время обучения. Эти инструменты делают мощную 3D-реконструкцию доступной как для исследователей, так и для разработчиков.