Neural Radiance Fields (NeRF)

Los campos de radiación neuronal (NeRF) representan un avance revolucionario en la visión por computadora (CV) y la IA generativa, diseñados para sintetizar escenas 3D fotorrealistas a partir de un conjunto disperso de imágenes 2D. A diferencia de los enfoques tradicionales de modelado 3D que se basan en estructuras geométricas explícitas como polígonos, mallas o nubes de puntos, un NeRF utiliza una red neuronal (NN) para aprender una representación «implícita» de una escena. Al asignar coordenadas espaciales y direcciones de visión a valores de color y densidad, los NeRF pueden renderizar nuevos puntos de vista con una fidelidad excepcional, capturando con precisión efectos visuales complejos como reflejos, transparencia e iluminación variable, que a menudo son difíciles de reproducir con la fotogrametría estándar .

Cómo funcionan los campos neuronales de radiación

En esencia, un NeRF modela una escena como una función volumétrica continua. Esta función suele parametrizarse mediante una red de aprendizaje profundo (DL) totalmente conectada. El proceso comienza con el ray marching, en el que se proyectan rayos desde una cámara virtual a través de cada píxel del plano de imagen deseado en el espacio 3D.

Para los puntos muestreados a lo largo de cada rayo, la red toma una entrada de 5D, que comprende la ubicación espacial 3D ($x, y, z$) y la dirección de visión 2D ($\theta, \phi$), y genera el color emitido y la densidad de volumen (opacidad) en ese punto. Utilizando técnicas basadas en el renderizado de volúmenes, estos valores muestreados se acumulan para calcular el color final del píxel. La red se entrena minimizando la diferencia entre los píxeles renderizados y los píxeles reales de los datos de entrenamiento originales , optimizando eficazmente los pesos del modelo para memorizar las propiedades visuales de la escena .

Aplicaciones en el mundo real

La tecnología NeRF ha pasado rápidamente de la investigación académica a las herramientas prácticas, lo que ha tenido un impacto en diversas industrias al salvar la distancia entre la fotografía estática y los entornos 3D interactivos.

• Comercio electrónico inmersivo: los minoristas aprovechan los NeRF para crear demostraciones interactivas de productos. Mediante el procesamiento de unas pocas fotos de un artículo, la IA en soluciones minoristas puede generar una representación en 3D que los clientes pueden ver desde cualquier ángulo, lo que proporciona una experiencia más rica que las imágenes estáticas.
• Producción virtual y efectos visuales: La industria cinematográfica utiliza NeRF para capturar localizaciones del mundo real y renderizarlas como fondos fotorrealistas para la producción virtual. Esto permite a los cineastas colocar a los actores en entornos digitales que se comportan de forma realista con los movimientos de la cámara, lo que reduce la necesidad de realizar costosas grabaciones en exteriores.
• Simulación robótica: El entrenamiento de vehículos autónomos y drones requiere grandes cantidades de datos. Los NeRF pueden reconstruir entornos complejos del mundo real a partir de datos de sensores, creando entornos de simulación de alta fidelidad donde se pueden probar los algoritmos robóticos de forma segura y exhaustiva.

Distinción de conceptos afines

Es útil distinguir NeRF de otras tecnologías 3D y de visión para comprender su utilidad específica.

• NeRF frente a fotogrametría: La fotogrametría reconstruye explícitamente la geometría de la superficie (mallas) haciendo coincidir las características de las imágenes. Aunque es eficaz para superficies simples, a menudo tiene dificultades con efectos «no lambertianos» como superficies brillantes, estructuras delgadas (como el cabello) o transparencia. Los NeRF destacan en estas áreas porque modelan directamente el volumen y el transporte de la luz.
• NeRF frente a la detección de objetos 3D: Mientras que NeRF genera datos visuales, la detección de objetos 3D se centra en comprender el contenido de la escena. Los modelos de detección identifican y localizan objetos utilizando cuadros delimitadores, mientras que NeRF se ocupa de representar la apariencia de la escena.
• NeRF frente a estimación de profundidad: La estimación de profundidad predice la distancia de los píxeles desde la cámara, lo que da como resultado un mapa de profundidad. Los NeRF aprenden implícitamente la geometría para renderizar imágenes, pero su principal resultado es la vista sintetizada, en lugar de un mapa de profundidad explícito.

Integración de NeRF en los procesos de visión

El entrenamiento de un NeRF de alta calidad a menudo requiere datos limpios. El ruido de fondo o los objetos en movimiento pueden causar artefactos de «imágenes fantasma» en el renderizado final. Para mitigar esto, los desarrolladores suelen utilizar modelos de segmentación de instancias para enmascarar automáticamente el sujeto de interés antes de entrenar el NeRF.

La Ultralytics y la Python permiten una integración perfecta de la segmentación en este flujo de trabajo de preprocesamiento. El siguiente ejemplo muestra cómo utilizar YOLO26 para generar máscaras para un conjunto de imágenes, preparándolas para la reconstrucción 3D.

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.")

Al combinar la precisión de la segmentación con el poder generativo de los NeRF, los ingenieros pueden crear sólidas líneas de trabajo para la generación de datos sintéticos, lo que permite la creación de muestras de entrenamiento ilimitadas para otras tareas posteriores.