Sinirsel Parlaklık Alanları (NeRF)

Neural Radiance Fields (NeRF), bir 2D görüntü koleksiyonundan çarpıcı 3D sahneler oluşturmak için kullanılan güçlü bir derin öğrenme tekniğidir. Esasen, bir NeRF modeli bir sahnenin sürekli hacimsel bir temsilini öğrenerek her açıdan yeni, fotogerçekçi görünümler oluşturmasına olanak tanır. Çığır açan 2020 tarihli bir makalede tanıtılan bu yöntem, son derece ayrıntılı ve gerçekçi görünüm sentezine olanak tanıyarak 3D içerik oluşturmada devrim yaratmıştır. NeRF'nin çekirdeği, sahnenin "örtük" bir temsili olarak hareket eden küçük bir sinir ağıdır (NN); bu, kafesler veya vokseller gibi geleneksel 3B modellerden temelde farklı bir yaklaşımdır.

Nöral Parlaklık Alanları Nasıl Çalışır?

Bir NeRF, bir 3D koordinatı (uzaydaki bir nokta) ve bir 2D görüntüleme yönünü belirli bir renk ve yoğunlukla eşleştirmeyi öğrenir. Sanal bir kameradan görüntü oluşturmak için model, kameranın bakış açısından sahne boyunca ışınları izler. Her noktadaki renk ve yoğunluğu tahmin etmek için her ışın boyunca birçok noktada sinir ağını sorgular. Daha sonra bu değerler, 2B görüntüdeki pikselin nihai rengini hesaplamak için hacimsel işleme olarak bilinen bir işlem kullanılarak birleştirilir.

Bu sinir ağı, bilinen kamera konumlarından bir sahnenin bir dizi giriş görüntüsü üzerinde eğitilerek, model ağırlıkları bu orijinal görüntüleri doğru bir şekilde yeniden üretmek için optimize edilir. NeRF eğitildikten sonra, yeni, görülmemiş kamera konumlarından ışınlar oluşturarak yeni görünümler oluşturabilir. Bu teknik, daha geniş bir üretken yapay zeka alanının bir parçasıdır ve uygulama için PyTorch ve TensorFlow gibi popüler çerçevelere dayanır.

Uygulamalar ve Gerçek Dünya Örnekleri

NeRF teknolojisi, 2D görüntüler ile etkileşimli 3D deneyimler arasında köprü kuran geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.

• 3D Sahne Yeniden Yapılandırma: NeRF'ler gerçek dünya ortamlarının ve nesnelerinin dijital ikizlerini oluşturmada mükemmeldir. Öne çıkan bir örnek, şehirlerin ayrıntılı, etkileşimli 3D modellerini oluşturmak için NeRF'leri kullanan Google Maps'in "Immersive View "ıdır. Bunun şehir planlaması, sanal turizm ve kültürel mirasın korunması alanlarında uygulamaları vardır.
• Görsel Efektler (VFX) ve Eğlence: Fotogerçekçi görüntüler oluşturma yeteneği film yapımında ve video oyunlarında çok değerlidir. NeRF'ler gerçekçi sanal setler oluşturmak, oyuncuları dijitalleştirmek ve geleneksel yöntemlerle elde edilmesi zor olan karmaşık görsel efektler üretmek için kullanılabilir. Luma AI gibi şirketler bu teknolojiyi daha erişilebilir kılmak için araçlar geliştiriyor.
• Robotik ve Otonom Sistemler: Otonom araçlar ve robotlar için 3D ortamın anlaşılması, navigasyon ve etkileşim için kritik öneme sahiptir. NeRF'ler sensör verilerinden zengin, ayrıntılı bir 3D harita sağlayarak bir robotun çevresini algılama yeteneğini geliştirebilir.
• E-ticaret ve Perakende: NeRF, ürünlerin etkileşimli 3D modellerini oluşturmak için kullanılabilir ve müşterilerin ürünleri çevrimiçi olarak herhangi bir açıdan görüntülemesine olanak tanıyarak alışveriş deneyimini geliştirir.

Nerfstudio ve NVIDIA'nın Instant-NGP (Anında NeRF'ler) gibi projeler, NeRF'leri eğitmeyi ve denemeyi önemli ölçüde daha hızlı ve kolay hale getirmiştir.

NeRF ve Diğer Bilgisayarla Görme Teknikleri

NeRF' yi bilgisayarla görme (CV) alanındaki diğer teknolojilerden ayırmak önemlidir.

• NeRF ve Fotogrametri: Fotogrametri, fotoğraflardan 3D modeller de oluşturan geleneksel bir tekniktir, ancak tipik olarak çokgen ağ gibi açık geometri çıktıları verir. Buna karşın NeRF'ler sürekli, örtük bir temsil oluşturur. Bu, NeRF'lerin şeffaflık, yansımalar ve ince ayrıntılar gibi karmaşık görsel efektleri standart fotogrametriden daha etkili bir şekilde yakalamasını sağlar.
• NeRF ve Nesne Algılama: Ultralytics YOLO gibi modeller nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve diğer analitik görevler için tasarlanmıştır. Genellikle nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular yerleştirerek bir görüntüde ne olduğunu belirlerler. NeRF'nin farklı bir amacı vardır: bir dizi görüntüden bir sahnenin tamamen yeni görünümlerini sentezler. Her ikisi de güçlü yapay zeka araçları olsa da, nesne algılama mevcut görüntüleri analiz ederken, NeRF yenilerini üretir. Bir videodaki arabaları bulmak için bir nesne algılama modeli kullanabilirsiniz, ancak NeRF'yi herhangi bir açıdan görüntüleyebileceğiniz bir arabanın 3D modelini oluşturmak için kullanırsınız.

Alan geliştikçe, NeRF ve ilgili yöntemler, yapay zeka modeli geliştirmeyi kolaylaştıran Ultralytics HUB gibi platformlar tarafından desteklenen geliştirme ile yeni nesil 3D ve sürükleyici içerik oluşturmanın merkezi haline geliyor.