Neuronale Strahlungsfelder (NeRF)

Kernkonzept des NeRF

Im Kern ist ein NeRF-Modell eine spezielle Art der impliziten neuronalen Repräsentation. Dabei wird ein tiefes neuronales Netzwerk trainiert, oft ein Multi-Layer Perceptron (MLP), das normalerweise mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Dieses Netzwerk lernt eine Funktion, die eine 3D-Raumkoordinate (x, y, z) und eine 2D-Sichtrichtung (von wo aus die Kamera schaut) auf die Farbe (RGB-Werte) und die Volumendichte (im Wesentlichen, wie undurchsichtig oder transparent dieser Punkt ist) an diesem bestimmten Punkt im Raum aus dieser Richtung abbildet.

Der Trainingsprozess verwendet eine Reihe von 2D-Bildern einer Szene, die aus bekannten Kamerapositionen und -ausrichtungen aufgenommen wurden. Dies erfordert genaue Kamerakalibrierungsdaten für die Trainingsdaten. Das Netzwerk lernt, indem es die gerenderten Pixel seiner aktuellen Darstellung mit den tatsächlichen Pixeln in den Eingangsbildern vergleicht und seine Modellgewichte durch Backpropagation anpasst, um die Differenz zu minimieren. Indem es diese gelernte Funktion für viele Punkte entlang der Kamerastrahlen abfragt, die durch die Pixel einer virtuellen Kamera verlaufen, kann NeRF sehr detaillierte Bilder aus völlig neuen Blickwinkeln darstellen. Das Training dieser Modelle erfordert oft eine hohe Rechenleistung, die in der Regel von Grafikprozessoren genutzt wird. Einen tieferen Einblick in die Technik bietet die Originalarbeit"NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis".

Relevanz und Bedeutung

Die Bedeutung von NeRF liegt in seiner beispiellosen Fähigkeit, fotorealistische Ansichten komplexer Szenen zu erfassen und darzustellen. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es komplizierte Details und ansichtsabhängige Effekte wie Reflexionen, Brechungen, Lichtdurchlässigkeit und komplexe Beleuchtung darstellen kann, die für herkömmliche 3D-Grafikmethoden wie Polygonnetze oder Voxel oft eine Herausforderung darstellen. Da die gesamte Szenendarstellung implizit in den Gewichten des trainierten neuronalen Netzes gespeichert ist, können NeRF-Modelle im Vergleich zu expliziten Methoden wie dichten Punktwolken oder hochauflösenden Meshes sehr kompakte Darstellungen erreichen, insbesondere bei visuell komplexen Szenen. Dieser Fortschritt verschiebt die Grenzen der 3D-Rekonstruktion und des visuellen Computings.

NeRF vs. andere 3D-Darstellungstechniken

Es ist wichtig, NeRF von anderen Methoden zu unterscheiden, die bei der 3D-Modellierung und der Computer Vision verwendet werden:

• Explizite Darstellungen (Meshes, Punktwolken, Voxel): Herkömmliche Methoden definieren die Geometrie explizit durch Eckpunkte, Flächen, Punkte oder Gitterzellen. Sie sind zwar für viele Aufgaben geeignet, haben aber mit komplexen Texturen, Transparenz und ansichtsabhängigen Effekten zu kämpfen, und die Dateigrößen können bei detaillierten Szenen sehr groß werden. NeRF bietet eine implizite Darstellung, die eine kontinuierliche Funktion lernt.
• Photogrammetrie: Auch bei dieser Technik werden mehrere 2D-Bilder verwendet, um 3D-Szenen zu rekonstruieren, was oft zu Netzen oder Punktwolken führt(Wikipedia Photogrammetrie). Die Photogrammetrie ist zwar ausgereift, hat aber im Vergleich zu den NeRF-Fähigkeiten zur Synthese von Ansichten manchmal Probleme mit texturlosen Oberflächen, Reflexionen und dünnen Strukturen.
• Andere CV-Aufgaben: NeRF konzentriert sich auf die Darstellung und Synthese von Szenen. Dies unterscheidet sich von Aufgaben wie der Objekterkennung (Lokalisierung von Objekten mit Begrenzungsrahmen), der Bildklassifizierung (Beschriftung eines Bildes) oder der Bildsegmentierung (Klassifizierung auf Pixelebene), die eher den Bildinhalt analysieren als neue Ansichten einer 3D-Szene zu erstellen. NeRF könnte diese Aufgaben jedoch ergänzen, indem es einen umfassenderen Szenenkontext liefert.

Anwendungen in der realen Welt

Die NeRF-Technologie findet immer mehr Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

• Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Die Schaffung hochrealistischer virtueller Umgebungen und Objekte für immersive Erlebnisse. Unternehmen wie Meta erforschen ähnliche Techniken für zukünftige VR/AR-Plattformen(Wikipedia VR) wie Meta Quest.
• Unterhaltung und visuelle Effekte (VFX): Generierung realistischer digitaler Darsteller/innen, Kulissen und komplexer Effekte für Filme und Spiele, wodurch der Bedarf an komplexer manueller Modellierung verringert werden kann(Autodesk VFX Solutions).
• Digitale Zwillinge und Simulation: Erstellung hochpräziser virtueller Nachbildungen von realen Objekten oder Umgebungen für Simulation, Training oder Inspektion. Dies ist wichtig für industrielle Anwendungen, die Plattformen wie NVIDIA Omniverse nutzen.
• Robotik und autonome Systeme: Verbesserung des Szenenverständnisses für Roboter und autonome Fahrzeuge durch detaillierte 3D-Karten aus Sensordaten, die die Navigation und Interaktion verbessern können(KI in selbstfahrenden Autos). Forschungseinrichtungen und Unternehmen wie Waymo und Boston Dynamics erforschen fortschrittliche 3D-Wahrnehmung.
• E-Commerce und Archivierung: Erstellen interaktiver 3D-Visualisierungen von Produkten oder Kulturerbestätten aus einfachen Bilderfassungen.

Die Entwicklung von NeRF und verwandten Techniken schreitet schnell voran, angetrieben durch Forschungsgemeinschaften wie SIGGRAPH und zugängliche Tools durch Plattformen wie Ultralytics HUB, die den Einsatz von Modellen und die Integration in breitere KI-Systeme erleichtern, einschließlich solcher, die Ultralytics YOLO Modelle für die 2D-Wahrnehmung verwenden.