Нейронные поля излучения
Neural Radiance Fields (NeRF) реконструирует полную 3D-сцену из нескольких обычных фотографий, позволяя вам перемещать камеру к совершенно новым точкам обзора.
Обзор
It reframed 3D capture as training a tiny neural network rather than building a mesh.
Глубокое погружение
NeRF, представленный в 2020 году Милденхоллом и его коллегами, хранит всю сцену внутри небольшой нейронной сети (многослойного перцептрона). Учитывая трехмерную точку и направление просмотра, сеть выводит цвет этой точки и ее непрозрачность. Для рендеринга пикселя NeRF направляет луч на сцену, отбирает точки вдоль него, запрашивает сеть и смешивает результаты с помощью объемного рендеринга. Поскольку весь этот процесс дифференцируем, сеть обучается путем сравнения визуализированных пикселей с реальными входными фотографиями и корректировки до тех пор, пока они не совпадут. Плюсом является поразительный фотореализм, включая эффекты, зависящие от вида, такие как отражения и глянцевые блики, которые меняются при движении. Недостатком является то, что для каждой сцены требуется собственный обучающий прогон, а исходный метод был медленным как для обучения, так и для рендеринга.
Техническая информация
NeRF представляет сцену как непрерывную 5D-функцию: введите положение (x, y, z) плюс направление просмотра (два угла), и MLP вернет цвет RGB и плотность объема. Важнейшей деталью является позиционное кодирование, которое отображает координаты с помощью высокочастотных функций синуса и косинуса, поэтому сеть может захватывать четкие детали вместо создания размытых выходных данных. Рендеринг объединяет цвет и плотность вдоль каждого луча камеры, придавая больший вес более близким, более непрозрачным образцам — именно математика классического объемного рендеринга стала обучаемой.
Стратегическое воздействие
Скорость и масштаб
Визуальный ИИ может автоматизировать задачи проверки, обнаружения и маркировки в любом масштабе.
Выбор сборки
Творческие группы могут быстрее создавать прототипы концепций с меньшим количеством доработок вручную.
Команда и рабочий процесс
Операции могут использовать изображения и видеосигналы, которые раньше было трудно обрабатывать.
Будущее нейронных излучающих полей
Исследования NeRF резко возросли после 2020 года, когда появились такие последующие разработки, как Instant-NGP, сократившие обучение с часов до секунд с использованием кодирования хэш-сетки, а также Mip-NeRF, улучшивший качество во всех масштабах. Эта область все чаще сливается с технологией Gaussian Splatting или бросает ей вызов, которая рендерится быстрее. Ожидайте использования технологий NeRF в картографии, просмотре продуктов электронной коммерции, визуальных эффектах фильмов и AR/VR, а также рост динамических NeRF, которые обрабатывают движущиеся сцены и снимки «в дикой природе» с меняющимся освещением. Главные темы — это скорость, возможность редактирования и создание сцен из меньшего количества более беспорядочных фотографий.
Реальная реализация
Превратив видеозапись объекта в 3D-изображение, вы можете совершать покупки в Интернете.
Реконструкция реальных локаций в качестве фотореалистичных фонов для фильмов и визуальных эффектов.
Создание захватывающих 3D-сцен для виртуальной и дополненной реальности.
Цифровое сохранение объектов культурного наследия и артефактов из фотосерий
Риски и ограничения
Права на изображение и согласие могут стать юридическими рисками, если происхождение неясно.
Производительность модели может варьироваться в зависимости от освещения, демографии и окружающей среды.
Ложноположительные результаты могут остаться незамеченными, если не контролировать пороговые значения достоверности.
Дорожная карта реализации
Определите критерии приемки точности, стоимости отзыва и ошибок.
Тестируйте с данными, которые соответствуют реальным производственным условиям.
Добавьте человеческую проверку для прогнозов с низкой достоверностью или высокой эффективностью.
Отслеживайте дрейф модели и выполняйте ее повторную проверку после изменений камеры или набора данных.
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Neural Radiance Fields quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Следующее руководство
Mip-NeRF и сглаженные поля излучения
Часто задаваемые вопросы
What is Neural Radiance Fields?
Neural Radiance Fields (NeRF) реконструирует полную 3D-сцену из нескольких обычных фотографий, позволяя вам перемещать камеру к совершенно новым точкам обзора. Он переосмыслил 3D-захват как обучение крошечной нейронной сети, а не как построение сетки.
Какова основная цель Neural Radiance Field?
NeRF создает 3D-представление из набора изображений, обеспечивая фотореалистичный рендеринг с точек зрения, отсутствующих на исходных фотографиях.
Что выдает нейронная сеть NeRF для данного входного сигнала?
Для трехмерного положения и направления просмотра MLP возвращает цвет и плотность (непрозрачность) в этой точке.
Каковы входные данные для функции 5D NeRF?
NeRF принимает трехмерное местоположение (x, y, z) и направление просмотра (два угла), всего пять входов.
Как NeRF преобразует выходные данные своей сети в окончательный цвет пикселей?
NeRF выбирает точки вдоль каждого луча и интегрирует их цвета, взвешенные по плотности, классическое уравнение объемной рендеринга становится дифференцируемым.
Почему NeRF использует позиционное кодирование входных координат?
Сопоставление координат с помощью высокочастотных функций синуса/косинуса позволяет MLP отображать мелкие детали, а не размытые результаты.