神经辐射场 (NeRF)

神经辐射场 (NeRF) 是一种强大的 深度学习 技术，用于从 2D 图像集合创建令人惊叹的 3D 场景。本质上，NeRF 模型学习场景的连续体积表示，使其能够从任何角度生成新的、逼真的视图。这种方法在 2020 年的一篇开创性论文 中被提出，通过实现高度详细和逼真的视图合成，彻底改变了 3D 内容创作。NeRF 的核心是一个小的 神经网络 (NN)，它充当场景的“隐式”表示，这是一种与传统 3D 模型（如网格或体素）根本不同的方法。

神经辐射场如何工作？

NeRF 学习将 3D 坐标（空间中的一个点）和 2D 视角方向映射到特定的颜色和密度。为了从虚拟相机渲染图像，该模型会从相机的视点追踪光线穿过场景。它在每条光线上的多个点查询神经网络，以预测每个点的颜色和密度。然后使用称为体积渲染的过程组合这些值，以计算 2D 图像中像素的最终颜色。

通过在已知相机位置的场景输入图像集上训练此神经网络，可以优化模型权重，以准确地重现那些原始图像。一旦经过训练，NeRF 就可以通过从新的、未见过的相机位置渲染光线来生成新的视图。这项技术是更广泛的生成式 AI领域的一部分，并依赖于 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的框架来实现。

应用和现实世界的例子

NeRF 技术应用广泛，弥合了 2D 图像与交互式 3D 体验之间的差距。

• 3D 场景重建： NeRF 擅长创建真实世界环境和物体的数字孪生。一个突出的例子是 Google 地图的 “沉浸式视图”，它使用 NeRF 构建城市详细的交互式 3D 模型。这在城市规划、虚拟旅游和文化遗产保护方面有应用。
• 视觉特效 (VFX) 和娱乐： 生成逼真的视图在电影制作和视频游戏中非常宝贵。NeRF 可用于创建逼真的虚拟场景、数字化演员，并生成传统方法难以实现的复杂视觉效果。像 Luma AI 这样的公司正在开发工具，以使这项技术更容易使用。
• 机器人技术和自主系统：对于自动驾驶汽车和机器人，了解 3D 环境对于导航和交互至关重要。NeRF 可以从传感器数据提供丰富、详细的 3D 地图，从而提高机器人感知周围环境的能力。
• 电子商务和零售： NeRF 可用于创建产品的交互式 3D 模型，让客户可以在线从任何角度查看商品，从而增强购物体验。

像 Nerfstudio 和 NVIDIA 的 Instant-NGP (Instant NeRFs) 这样的项目使得训练和试验 NeRF 变得更快更容易。

NeRF 与其他计算机视觉技术对比

区分 NeRF 与计算机视觉 (CV)中的其他技术非常重要。

• NeRF 与摄影测量： 摄影测量是一种也从照片创建 3D 模型的传统技术，但它通常输出显式几何体，如多边形网格。相比之下，NeRF 创建连续的隐式表示。这使得 NeRF 能够比标准摄影测量更有效地捕获复杂的视觉效果，如透明度、反射和精细细节。
• NeRF 与目标检测： 诸如 Ultralytics YOLO 等模型专为目标检测、图像分割和其他分析任务而设计。它们通过在对象周围放置边界框来识别图像中的内容。NeRF 有一个不同的目标：它从一组图像中合成场景的全新视图。虽然两者都是强大的人工智能工具，但目标检测分析现有图像，而 NeRF 生成新图像。您可以使用目标检测模型来定位视频中的汽车，但您可以使用 NeRF 创建可以从任何角度查看的汽车的 3D 模型。

随着该领域的发展，NeRF 和相关方法正逐渐成为创建下一代 3D 和沉浸式内容的核心，其开发得到了 Ultralytics HUB 等平台的支持，这些平台有助于 AI 模型开发。