Нейронные поля сияния (Neural Radiance Fields, NeRF)

Основная концепция NeRF

По своей сути модель NeRF - это особый тип неявного нейронного представления. Она включает в себя обучение глубокой нейронной сети, часто многослойного перцептрона (MLP), обычно построенного с помощью таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow. Эта сеть обучается функции, которая сопоставляет пространственные координаты 3D (расположение x, y, z) и направление 2D (откуда смотрит камера) с цветом (значения RGB) и объемной плотностью (по сути, насколько непрозрачна или прозрачна эта точка) в данной конкретной точке в пространстве, как видно с этого направления.

В процессе обучения используется набор входных двумерных изображений сцены, сделанных с известных позиций и ориентаций камеры. Это требует точных данных калибровки камеры для данных обучения. Сеть обучается, сравнивая отрисованные пиксели из своего текущего представления с реальными пикселями на входных изображениях, регулируя веса своей модели с помощью обратного распространения, чтобы минимизировать разницу. Запрашивая эту выученную функцию для многих точек вдоль лучей камеры, проходящих через пиксели виртуальной камеры, NeRF может рендерить высокодетализированные изображения с совершенно новых точек зрения. Обучение этих моделей часто требует значительных вычислительных мощностей, обычно задействуются графические процессоры. Для более глубокого технического погружения в оригинальную статью"NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis" приведены исчерпывающие подробности.

Актуальность и значимость

Значение NeRF заключается в его беспрецедентной способности захватывать и визуализировать фотореалистичные виды сложных сцен. Она отлично справляется с представлением сложных деталей и зависящих от вида эффектов, таких как отражения, преломления, полупрозрачность и сложное освещение, которые часто являются сложными для традиционных методов 3D-графики, таких как полигональные сетки или воксели. Поскольку все представление сцены неявно хранится в весах обученной нейронной сети, NeRF-модели могут достигать очень компактных представлений по сравнению с явными методами, такими как плотные облака точек или сетки высокого разрешения, особенно для визуально сложных сцен. Это достижение раздвигает границы 3D-реконструкции и визуальных вычислений.

NeRF по сравнению с другими техниками 3D-представления

Важно отличать NeRF от других методов, используемых в 3D-моделировании и компьютерном зрении:

• Явные представления (сетки, облака точек, воксели): Традиционные методы определяют геометрию в явном виде, используя вершины, грани, точки или ячейки сетки. Хотя они эффективны для многих задач, они могут не справиться со сложными текстурами, прозрачностью и эффектами, зависящими от вида, а размер файлов может стать очень большим для детальных сцен. NeRF предлагает неявное представление, обучаясь непрерывной функции.
• Фотограмметрия: Эта техника также использует несколько 2D-изображений для реконструкции 3D-сцены, часто получая в результате сетки или облака точек(Википедия Фотограмметрия). Несмотря на свою развитость, фотограмметрия иногда не справляется с поверхностями без текстур, отражениями и тонкими структурами по сравнению с возможностями NeRF по синтезу вида.
• Другие задачи резюме: NeRF фокусируется на представлении и синтезе сцены. Это отличается от таких задач, как обнаружение объектов (определение местоположения объектов с помощью ограничительных рамок), классификация изображений (маркировка изображения) или сегментация изображений (классификация на уровне пикселей), которые анализируют содержимое изображений, а не создают новые представления 3D-сцены. Однако NeRF потенциально может дополнить эти задачи, предоставляя более богатый контекст сцены.

Применение в реальном мире

Технология NeRF быстро находит применение в различных областях:

• Виртуальная и дополненная реальность (VR/AR): Создание высокореалистичных виртуальных сред и объектов для погружения в атмосферу. Такие компании, как Meta, исследуют подобные техники для будущих платформ VR/AR(Wikipedia VR), например Meta Quest.
• Развлечения и визуальные эффекты (VFX): Генерирование реалистичных цифровых актеров, декораций и сложных эффектов для фильмов и игр, что потенциально снижает необходимость в сложном ручном моделировании(Autodesk VFX Solutions).
• Цифровые двойники и моделирование: Создание высокоточных виртуальных копий реальных объектов или окружения для симуляции, обучения или проверки. Это актуально для промышленных приложений, использующих такие платформы, как NVIDIA Omniverse.
• Робототехника и автономные системы: Улучшение понимания сцены для роботов и автономных транспортных средств путем создания подробных 3D-карт на основе данных сенсоров, что потенциально улучшает навигацию и взаимодействие(ИИ в самодвижущихся автомобилях). Научно-исследовательские институты и компании вроде Waymo и Boston Dynamics исследуют продвинутое 3D-восприятие.
• Электронная коммерция и архивирование: Создавай интерактивные 3D-визуализации продуктов или объектов культурного наследия из простых снимков.

Развитие NeRF и связанных с ним техник продолжается быстрыми темпами, чему способствуют исследовательские сообщества вроде SIGGRAPH и доступные инструменты на платформах вроде Ultralytics HUB, которые облегчают развертывание моделей и их интеграцию в более широкие системы ИИ, включая те, что используют Ultralytics YOLO модели для двухмерного восприятия.