神经辐射场 (NeRF)

神经辐射场（NeRF）是计算机视觉（CV） 与生成式人工智能领域的突破性进展，旨在通过稀疏的二维图像集合成逼真的三维场景。不同于依赖多边形、网格或点云等显式几何结构的传统三维建模方法，NeRF利用神经网络（NN）学习场景的"隐式"表征。通过将空间坐标与视角映射到颜色和密度值，NeRF能够以卓越的保真度渲染全新视角，精准捕捉反射、透明等复杂视觉效果。 场景的"隐式"表示。通过将空间坐标与视角映射到颜色和密度值，NeRF能以卓越保真度渲染全新视角，精准捕捉反射、透明度及可变光照等复杂视觉效果——这些特性往往难以通过标准摄影测量技术再现。

神经辐射场的工作原理

在核心层面，NeRF将场景建模为连续的体积函数。该函数通常由全连接深度学习（DL）网络进行参数化。该过程始于光线追踪：从虚拟摄像机出发的光线穿过目标图像平面上的每个像素点，投射至三维空间中。

对于沿每条光线采样的点，网络接收5维输入——包含三维空间位置($x, y, z$)和二维视角($\theta, \phi$)——并输出该点的发射颜色与体积密度（不透明度）。 基于体积渲染技术，通过累积采样值计算像素的最终颜色。网络通过最小化渲染像素与原始训练数据中实际像素的差异进行训练，从而有效优化模型权重以记忆场景的视觉特性。

实际应用

NeRF技术已从学术研究迅速转型为实用工具，通过弥合静态摄影与交互式3D环境之间的鸿沟，对多个行业产生了深远影响。

• 沉浸式电商：零售商利用NeRF技术打造互动式产品演示。通过处理商品的几张照片，零售解决方案中的AI即可生成三维模型，顾客可从任意角度查看，相较于静态图片提供更丰富的体验。
• 虚拟制作与视觉特效：电影行业利用NeRF技术捕捉真实场景，将其渲染为逼真的虚拟制作背景。这使电影制作人能够将演员置于数字环境中，该环境能真实响应摄像机运动，从而减少昂贵的实地拍摄需求。
• 机器人仿真：训练 自动驾驶车辆和无人机需要海量数据。 NeRF技术能从传感器数据中重建复杂的真实环境， 从而创建高保真仿真平台，使机器人算法 能够在安全且全面的环境中进行测试。

与相关概念的区别

区分NeRF与其他3D及视觉技术有助于理解其独特价值。

• NeRF与摄影测量法的对比： 摄影测量法通过匹配图像间的特征点来显式重建表面几何结构（网格）。虽然对简单表面处理高效，但常难以应对"非朗伯效应"——例如高光表面、纤细结构（如毛发）或透明物体。NeRF在这些领域表现优异，因为它直接建模体积与光传输特性。
• NeRF与3D物体检测：NeRF生成视觉数据， 而3D物体检测则专注于理解场景内容。检测模型通过边界框识别并定位物体， 而NeRF则致力于渲染场景的外观。
• NeRF 与深度估计： 深度估计预测像素与相机的距离， 从而生成深度图。NeRF 通过隐式学习几何结构来渲染图像， 但其主要输出是合成的视图而非显式的深度图。

将 NeRF 集成到视觉管道中

训练高质量的NeRF模型通常需要干净的数据。背景噪声或移动物体可能导致最终渲染中出现"重影"伪影。为减轻此问题，开发者常在训练NeRF前使用实例分割模型自动遮罩目标主体。

Ultralytics Python 将分割功能无缝集成至预处理工作流。以下示例演示如何使用YOLO26为一组图像生成掩膜，为3D重建做准备。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 segmentation model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")

# Run inference to detect and segment objects
# Saving results creates masks useful for NeRF preprocessing
results = model("scene_image.jpg", save=True)

# Access the binary masks for the detected objects
masks = results[0].masks.data
print(f"Generated {len(masks)} masks for NeRF training.")

通过将分割的精确性与NeRF的生成能力相结合，工程师能够构建强大的合成数据生成管道，从而为其他下游任务创造无限的训练样本。