Sinirsel Işıma Alanları (NeRF)

Sinirsel Işıma Alanları (NeRF), bir 2D görüntü koleksiyonundan çarpıcı 3D sahneler oluşturmak için kullanılan güçlü bir derin öğrenme tekniğidir. Esasen, bir NeRF modeli bir sahnenin sürekli bir hacimsel temsilini öğrenir ve herhangi bir açıdan yeni, fotogerçekçi görünümler oluşturmasına olanak tanır. Çığır açan bir 2020 makalesinde tanıtılan bu yöntem, son derece ayrıntılı ve gerçekçi görünüm sentezi sağlayarak 3D içerik oluşturmada devrim yaratmıştır. NeRF'in özü, sahnenin "örtük" bir temsili olarak hareket eden küçük bir sinir ağıdır (SA), ağlar veya voksel gibi geleneksel 3D modellerden temelde farklı bir yaklaşımdır.

Sinirsel Işıma Alanları Nasıl Çalışır?

Bir NeRF, bir 3B koordinatını (uzaydaki bir nokta) ve bir 2B görüntüleme yönünü belirli bir renk ve yoğunluğa eşlemeyi öğrenir. Sanal bir kameradan bir görüntü oluşturmak için model, kameranın bakış açısından sahne boyunca ışınlar izler. Her noktadaki rengi ve yoğunluğu tahmin etmek için her ışın boyunca birçok noktada sinir ağına sorgular gönderir. Bu değerler daha sonra 2B görüntüdeki pikselin son rengini hesaplamak için hacimsel işleme olarak bilinen bir işlem kullanılarak birleştirilir.

Bu sinir ağını bilinen kamera konumlarından bir sahnenin girdi görüntüleri üzerinde eğiterek, model ağırlıkları bu orijinal görüntüleri doğru bir şekilde yeniden üretmek için optimize edilir. Eğitim tamamlandıktan sonra, NeRF yeni, görülmemiş kamera konumlarından ışınlar oluşturarak yeni görünümler üretebilir. Bu teknik, daha geniş 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 ve etkileşimli 3D deneyimler arasındaki boşluğu doldurarak geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.

• 3B Sahne Yeniden Yapılandırması: NeRF'ler, gerçek dünya ortamlarının ve nesnelerinin dijital ikizlerini oluşturmada mükemmeldir. Önemli bir örnek, Google Haritalar'ın şehirlerin ayrıntılı, etkileşimli 3B modellerini oluşturmak için NeRF'leri kullanan "Sürükleyici Görünümü"dir. Bu, şehir planlaması, sanal turizm ve kültürel mirasın korunmasında uygulamalara sahiptir.
• Görsel Efektler (VFX) ve Eğlence: Fotogerçekçi görünümler oluşturma yeteneği, film yapımcılığında ve video oyunlarında paha biçilmezdir. NeRF'ler, gerçekçi sanal setler oluşturmak, aktörleri dijitalleştirmek ve geleneksel yöntemlerle elde edilmesi zor olan karmaşık görsel efektler oluşturmak için kullanılabilir. Luma AI gibi şirketler, bu teknolojiyi daha erişilebilir hale getirmek için araçlar geliştiriyor.
• Robotik ve Otonom Sistemler: Otonom araçlar ve robotlar için, 3B ortamı anlamak, navigasyon ve etkileşim için kritik öneme sahiptir. NeRF'ler, bir robotun çevresini algılama yeteneğini geliştiren, sensör verilerinden zengin, ayrıntılı bir 3B harita sağlayabilir.
• E-ticaret ve Perakende: NeRF, müşterilerin ürünleri çevrimiçi olarak herhangi bir açıdan görüntülemelerine olanak tanıyan etkileşimli 3D ürün modelleri oluşturmak için kullanılabilir ve alışveriş deneyimini geliştirir.

Nerfstudio ve NVIDIA'nın Instant-NGP (Instant NeRF'ler) gibi projeleri, NeRF'leri eğitme ve deneme sürecini önemli ölçüde hızlandırdı ve kolaylaştırdı.

NeRF ve Diğer Bilgisayar Görüşü Teknikleri

NeRF'ü bilgisayarlı görü (CV)'deki diğer teknolojilerden ayırmak önemlidir.

• NeRF - Fotogrametri Karşılaştırması: Fotogrametri, fotoğraflardan 3B modeller oluşturan geleneksel bir tekniktir, ancak tipik olarak bir poligon ağı gibi açık geometri verir. Buna karşılık 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 - Nesne Algılama Karşılaştırması: Ultralytics YOLO gibi modeller nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve diğer analitik görevler için tasarlanmıştır. Bunlar, nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular yerleştirerek bir görüntüde ne olduğunu belirler. NeRF'in 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 oluşturur. Bir videodaki arabaları bulmak için bir nesne algılama modeli kullanabilirsiniz, ancak herhangi bir açıdan görüntüleyebileceğiniz bir arabanın 3B modelini oluşturmak için NeRF kullanırsınız.

Alan geliştikçe, NeRF ve ilgili yöntemler, AI model geliştirmeyi kolaylaştıran Ultralytics HUB gibi platformlar tarafından desteklenen, yeni nesil 3D ve sürükleyici içerik oluşturmanın merkezinde yer alıyor.