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 图像集合中创建令人惊叹的 3D 场景。从本质上讲，NeRF 模型可以学习场景的连续体积表示，从而可以从任何角度生成新的、逼真的视图。2020 年的一篇开创性论文介绍了这种方法，它通过实现高度精细和逼真的视图合成，彻底改变了 3D 内容的创建。NeRF 的核心是一个小型神经网络（NN），它是场景的 "隐含 "表示，与网格或体素等传统 3D 模型有着本质区别。

神经辐射场如何工作？

NeRF 学会将三维坐标（空间中的一个点）和二维观察方向映射到特定的颜色和密度。为了渲染虚拟摄像机拍摄的图像，模型会从摄像机的视角追踪穿过场景的光线。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，通过一种称为 "体积渲染"的过程将这些值组合起来，计算出二维图像中像素的最终颜色。

通过在一组已知摄像机位置的场景输入图像上训练该神经网络，可以优化模型权重，从而准确再现这些原始图像。训练完成后，NeRF 可以通过渲染来自新的、未见过的摄像机位置的光线来生成新的视图。这种技术属于生成式人工智能这一更广泛领域的一部分，依赖于PyTorch和TensorFlow等流行框架来实现。

应用和实际案例

NeRF 技术应用广泛，是二维图像和交互式三维体验之间的桥梁。

• 3D 场景重建：NeRF 擅长创建真实世界环境和物体的数字双胞胎。一个突出的例子是谷歌地图的"沉浸式视图"，它利用 NeRFs 建立了详细的互动式城市三维模型。这在城市规划、虚拟旅游和文化遗产保护方面都有应用。
• 视觉效果（VFX）和娱乐：生成逼真视图的能力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、数字化演员以及生成传统方法难以实现的复杂视觉效果。Luma AI等公司正在开发各种工具，使这项技术更加普及。
• 机器人与自主系统：对于自动驾驶汽车和机器人而言，了解三维环境对于导航和交互至关重要。NeRF 可以通过传感器数据提供丰富、详细的三维地图，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，让客户可以从任何角度在线查看商品，从而增强购物体验。

Nerfstudio和英伟达™（ NVIDIA ®）的Instant-NGP（即时 NeRFs）等项目大大加快了 NeRFs 的训练和实验速度，并使之变得更加容易。

NeRF 与其他计算机视觉技术的比较

必须将 NeRF 与计算机视觉 (CV) 领域的其他技术区分开来。

• NeRF 与摄影测量：摄影测量是一种传统技术，也能通过照片创建三维模型，但它通常输出的是多边形网格等显式几何图形。相比之下，NeRF 创建的是连续的隐式表示。这使得 NeRF 能够比标准摄影测量更有效地捕捉复杂的视觉效果，如透明度、反射和精细细节。
• NeRF 与物体检测： Ultralytics YOLO等模型专为物体检测、图像分割和其他分析任务而设计。它们通常通过在物体周围放置边界框来识别图像中的物体。NeRF 的目标则不同：它能从一组图像中合成全新的场景视图。虽然两者都是强大的人工智能工具，但物体检测分析的是现有图像，而 NeRF 生成的是新图像。您可能会使用物体检测模型来定位视频中的汽车，但您可能会使用 NeRF 来创建汽车的 3D 模型，以便从任何角度观察。

随着该领域的发展，NeRF 和相关方法正成为创建下一代 3D 和沉浸式内容的核心，Ultralytics HUB等平台为开发提供了支持，促进了人工智能模型的开发。