神经辐射场 (NeRF)

神经辐照场 (NeRF) 是生成式人工智能领域的突破性进展。 生成式人工智能的突破性进展。 场景。与依赖多边形或网格等显式几何结构的传统三维建模方法不同 结构的传统 3D 建模方法不同，NeRFs 利用神经网络（NN 神经网络（NN）来创建场景的 "隐式 "场景表示。这样就能以高保真的方式生成新颖的视点、 准确捕捉复杂的视觉现象，如不同的光照、反射和透明度。

神经辐射场的工作原理

NeRF 模型的核心是一个连续的体积函数。它将三维空间坐标和观察方向作为输入，并输出该点相应的颜色和体积密度。 作为输入，并输出该点的相应颜色和体积密度。为了渲染新的 该系统采用了一种称为 体积渲染技术。模型将光线从虚拟摄像机 模型通过每个像素向场景中投射光线，在沿光线方向的多个点查询深度学习网络。 深度学习网络 光线来预测颜色和密度。然后汇总这些值，计算出最终的像素颜色。

训练过程包括优化 模型权重，使渲染的视图与原始输入图像相匹配。 原始输入图像。这通常是通过以下框架实现的 PyTorch或 TensorFlow.结果是一个高度精细、可导航的 三维环境。 由标准照片组成的训练数据。

现实场景中的应用

NeRF 技术已从学术研究迅速扩展到实用产业，在二维摄影和交互式三维体验之间架起了一座桥梁。 摄影和交互式 3D 体验之间的桥梁。

• 3D 场景重建：NeRF 在创建真实世界环境的数字孪生中起着关键作用。 例如，Google 地图利用这项技术在 沉浸式视图中利用这一技术生成丰富的 可探索的城市三维模型，从而增强导航和城市规划能力。
• 视觉效果（VFX）和虚拟制作：在娱乐业，NeRF 可让电影制作人 将演员或环境快速数字化。Luma AI 等公司提供的工具 Luma AI等公司提供的工具可让内容创作者使用智能手机捕捉场景，并将其渲染到视频游戏或虚拟现实中。 在视频游戏或虚拟现实中使用。
• 机器人与自主：先进的 机器人系统使用 NeRFs 来更好地了解周围环境。 周围环境。通过从传感器输入建立密集的三维地图、 自动驾驶车辆可以更安全地在复杂的 更安全地导航复杂环境。
• 合成数据生成：NeRF 可以生成无限的物体新视图，作为 高质量的合成数据，用于训练其他 计算机视觉 (CV)模型。 数据稀缺时，可作为训练其他计算机视觉模型的高质量合成数据。

NeRF 与相关技术的比较

将 NeRF 与其他 3D 和视觉技术区分开来非常重要，因为它们在人工智能生态系统中有着不同的用途。 人工智能生态系统的不同目的。

• NeRF 与摄影测量：虽然 摄影测量也是通过照片建立三维模型，但它 构建明确的几何体（网格）。而 NeRF 创建的是连续的体积表示法，通常能更好地 处理网格难以捕捉的头发、烟雾或半透明材料等精细细节。
• NeRF 与物体检测技术，如 Ultralytics YOLO11等技术侧重于 物体检测，包括使用 在图像中使用 边界框来识别和定位图像中的特定物体。NeRF 是一个生成过程，用于 渲染视图。不过，二者可以协同工作；在训练 NeRF 模型之前，物体检测通常用于隔离感兴趣的物体。 在训练 NeRF 模型之前

将 NeRF 集成到视觉管道中

虽然Ultralytics 模型不是为体积渲染设计的，但它们在 NeRF 的预处理工作流中发挥着重要作用。 工作流程中发挥着至关重要的作用。例如，生成特定物体的纯净 NeRF 时，通常需要屏蔽掉背景。 背景。一个强大的 实例分割模型可以自动 生成这些遮罩。

下面的示例演示了如何使用YOLO11 detect 和识别物体，这是为三维重建整理数据集的第一步。 数据集进行三维重建的第一步：

from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference to detect objects in an image
results = model("path/to/image.jpg")

# Show results to verify detection accuracy before downstream processing
results[0].show()

Nerfstudio 等开源库为这一领域的快速发展提供了支持。 Nerfstudio 可简化训练工作流程，NVIDIA ™（NVIDIA®）的 Instant-NGP 可大幅缩短训练时间。这些工具 使研究人员和开发人员都能使用功能强大的三维重建工具。