ニューラル・ラディエンス・フィールド（NeRF）

NeRFのコアコンセプト

NeRFモデルの核心は、特定のタイプの暗黙的ニューラル表現である。通常、以下のようなフレームワークを使用して構築されます。 PyTorchまたは TensorFlow.このネットワークは、3D空間座標（x、y、zの位置）と2D視線方向（カメラがどこから見ているか）を、その方向から見た空間内の特定の点の色（RGB値）と体積密度（基本的に、その点がどの程度不透明か透明か）にマッピングする関数を学習する。

学習プロセスでは、既知のカメラ位置と方向から撮影されたシーンの入力2D画像セットを使用します。このため、学習データには正確なカメラキャリブレーションデータが必要となる。ネットワークは、現在の表現からレンダリングされたピクセルと入力画像の実際のピクセルを比較することで学習し、バックプロパゲーションによって モデルの重みを調整し、その差を最小化する。NeRFは、仮想カメラのピクセルを通過するカメラ光線に沿った多くの点に対してこの学習済み関数を問い合わせることで、まったく新しい視点から非常に詳細な画像をレンダリングすることができる。このようなモデルの学習には、多くの場合、GPUを活用した大きな計算能力が必要となる。技術的な詳細については、原著論文"NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis"に包括的な詳細が記載されています。

関連性と意義

NeRFの重要性は、複雑なシーンのフォトリアリスティックなビューをキャプチャし、レンダリングする前例のない能力にあります。ポリゴンメッシュやボクセルのような従来の3Dグラフィックス手法ではしばしば困難な、反射、屈折、半透明、複雑な照明のような複雑なディテールやビューに依存する効果を表現することに優れています。シーン表現全体が学習されたニューラルネットワークの重みの中に暗黙的に格納されるため、NeRFモデルは、特に視覚的に複雑なシーンにおいて、高密度の点群や高解像度メッシュのような明示的な手法と比較して、非常にコンパクトな表現を達成することができます。この進歩は、3D再構成とビジュアルコンピューティングの境界を押し広げる。

NeRFと他の3D表現技術との比較

NeRFを、3Dモデリングやコンピュータービジョンで使われる他の手法と区別することは重要だ：

• 明示的な表現（メッシュ、ポイントクラウド、ボクセル）：従来の方法では、頂点、面、点、グリッドセルを使用してジオメトリを明示的に定義します。多くのタスクに効果的ですが、複雑なテクスチャ、透明度、ビュー依存のエフェクトでは苦戦し、詳細なシーンではファイルサイズが非常に大きくなります。NeRFは、連続関数を学習することで、暗黙的な表現を提供します。
• 写真測量：この手法も、複数の2D画像を使用して3Dシーンを再構築し、メッシュや点群を生成することが多い（Wikipedia Photogrammetry）。写真測量は成熟していますが、NeRFのビュー合成機能に比べると、テクスチャのない表面、反射、薄い構造物などで苦労することがあります。
• その他のCVタスク：NeRFはシーンの表現と合成に重点を置いている。これは、3Dシーンの新しいビューを生成するのではなく、画像コンテンツを分析する、オブジェクト検出（バウンディングボックスでオブジェクトの位置を特定）、画像分類（画像にラベル付け）、画像セグメンテーション（ピクセルレベルの分類）のようなタスクとは異なります。しかし、NeRFは、より豊かなシーンコンテキストを提供することで、これらのタスクを補完できる可能性がある。

実世界での応用

NeRF技術は、さまざまな領域で急速に応用が広がっている：

• 仮想現実と拡張現実（VR/AR）：没入体験のために非常にリアルな仮想環境やオブジェクトを作成すること。Metaのような企業は、Meta Questのような将来のVR/AR（Wikipedia VR）プラットフォーム向けに同様の技術を模索している。
• エンターテイメントとビジュアル エフェクト（VFX）：映画やゲーム用にリアルなデジタル アクタ、セット、複雑なエフェクトを生成し、複雑な手作業によるモデリングの必要性を低減します（Autodesk VFX Solutions）。
• デジタルツインとシミュレーションシミュレーション、トレーニング、検査のために、現実世界の物体や環境の高精度なバーチャルレプリカを構築すること。これは、NVIDIA Omniverseのようなプラットフォームを使用する産業アプリケーションに関連しています。
• ロボット工学と自律システム：センサーデータから詳細な3Dマップを提供することで、ロボットや自律走行車のシーン理解を強化し、ナビゲーションやインタラクション（自動運転車のAI）を向上させる可能性がある。Waymoや Boston Dynamicsのような研究機関や企業は、高度な3D知覚を探求している。
• Eコマースとアーカイブシンプルな画像キャプチャから、商品や文化遺産のインタラクティブな3Dビジュアライゼーションを作成。

SIGGRAPHのような研究コミュニティや、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを通じたアクセス可能なツールによって、NeRFや関連技術の開発は急速に進んでいます。 Ultralytics YOLOモデルを使用した2D知覚など、より広範なAIシステムへのモデルの展開と統合を容易にします。