신경 방사 필드(NeRF)

신경 방사 필드(NeRF)는 컴퓨터 비전(CV) 및 생성형 AI 분야에서 획기적인 발전을 이루었으며, 희소 2D 이미지 집합으로부터 사실적인 3D 장면을 합성하도록 설계되었습니다. 다각형, 메쉬 또는 포인트 클라우드와 같은 명시적 기하학적 구조에 의존하는 기존 3D 모델링 접근법과 달리, NeRF는 신경망(NN) 을 사용하여 장면의 "암시적" 표현을 학습합니다. 공간 좌표와 시점을 색상 및 밀도 값에 매핑함으로써, NeRF는 반사, 투명도, 음영과 같은 복잡한 시각 효과를 정확히 포착하며 탁월한 충실도로 새로운 시점을 렌더링할 수 있습니다. 공간 좌표와 시점을 색상과 밀도 값으로 매핑함으로써, NeRF는 표준 사진측량법으로는 재현하기 어려운 반사, 투명도, 가변 조명과 같은 복잡한 시각 효과를 정확히 포착하며 탁월한 충실도로 새로운 시점을 렌더링할 수 있습니다.

뉴럴 래디언스 필드의 작동 원리

본질적으로 NeRF는 장면을 연속적인 체적 함수로 모델링합니다. 이 함수는 일반적으로 완전 연결된 딥 러닝(DL) 네트워크로 매개변수화됩니다. 이 과정은 레이 마칭으로 시작되며, 여기서 가상 카메라로부터 원하는 이미지 평면의 각 픽셀을 통해 3차원 공간으로 광선이 투사됩니다.

각 광선 상에서 샘플링된 점에 대해, 네트워크는 3차원 공간 위치($x, y, z$)와 2차원 시선 방향($\theta, \phi$)으로 구성된 5차원 입력을 받아 해당 지점에서 방출되는 색상과 부피 밀도(불투명도)를 출력합니다. 볼륨 렌더링 기법을 기반으로, 이러한 샘플링된 값들은 픽셀의 최종 색상을 계산하기 위해 누적됩니다. 네트워크는 렌더링된 픽셀과 원본 훈련 데이터의 실제 픽셀 간 차이를 최소화함으로써 훈련되며, 이는 효과적으로 모델 가중치를 최적화하여 장면의 시각적 특성을 기억하도록 합니다.

실제 애플리케이션

NeRF 기술은 학계 연구에서 실용적인 도구로 빠르게 전환되며, 정적 사진과 상호작용 가능한 3D 환경 간의 격차를 해소함으로써 다양한 산업에 영향을 미치고 있습니다.

• 몰입형 전자상거래: 소매업체들은 NeRF를 활용해 상호작용형 제품 데모를 제작합니다. 소매 솔루션의 인공지능은 상품의 몇 장의 사진을 처리함으로써 고객이 모든 각도에서 볼 수 있는 3D 표현을 생성할 수 있으며, 이는 정적 이미지보다 풍부한 경험을 제공합니다.
• 가상 제작과 VFX: 영화 산업은 NeRF를 활용해 실제 장소를 캡처하고 이를 가상 제작을 위한 사진처럼 사실적인 배경으로 렌더링합니다. 이를 통해 영화 제작자는 카메라 움직임에 현실적으로 반응하는 디지털 환경에 배우를 배치할 수 있어 고비용의 현장 촬영 필요성을 줄입니다.
• 로봇 시뮬레이션: 자율주행 차량과 드론 훈련에는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. NeRF는 센서 데이터로부터 복잡한 실제 환경을 재구성하여 로봇 알고리즘을 안전하고 광범위하게 테스트할 수 있는 고충실도 시뮬레이션 환경을 생성합니다.

관련 개념과의 차이점

NeRF의 구체적인 유용성을 이해하기 위해서는 다른 3D 및 비전 기술과 구분하는 것이 도움이 됩니다.

• NeRF 대 사진측량법: 사진측량법은 이미지 간 특징을 매칭하여 표면 기하 구조(메쉬)를 명시적으로 재구성합니다. 단순한 표면에는 효율적이지만, 반짝이는 표면, 가는 구조물(머리카락 등), 투명도와 같은 "비람베르 효과"에는 종종 어려움을 겪습니다. NeRF는 부피와 광 전달을 직접 모델링하기 때문에 이러한 영역에서 탁월합니다.
• NeRF 대 3D 객체 탐지: NeRF가 시각적 데이터를 생성하는 반면, 3D 객체 탐지는 장면의 내용을 이해하는 데 중점을 둡니다. 탐지 모델은 바운딩 박스를 사용하여 객체를 식별하고 위치를 파악하는 반면, NeRF는 장면의 외관을 렌더링하는 데 주력합니다.
• NeRF 대 깊이 추정: 깊이 추정은 카메라로부터의 픽셀 거리를 예측하여 깊이 맵을 생성합니다. NeRF는 이미지를 렌더링하기 위해 암묵적으로 기하학을 학습하지만, 주요 출력은 명시적인 깊이 맵이 아닌 합성된 뷰입니다.

비전 파이프라인에 NeRF 통합

고품질 NeRF 훈련에는 종종 깨끗한 데이터가 필요합니다. 배경 잡음이나 움직이는 물체는 최종 렌더링에서 "고스팅" 아티팩트를 유발할 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 개발자들은 종종 인스턴스 분할 모델을 사용하여 NeRF 훈련 전에 관심 대상물을 자동으로 마스크 처리합니다.

Ultralytics Python 통해 세분화를 이 전처리 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 다음 예시는 YOLO26을 사용하여 일련의 이미지에 대한 마스크를 생성하고 이를 3D 재구성을 위해 준비하는 방법을 보여줍니다.

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.")

분할의 정밀도와 NeRF의 생성 능력을 결합함으로써, 엔지니어들은 합성 데이터 생성을 위한 견고한 파이프라인을 구축할 수 있으며, 이를 통해 다른 다운스트림 작업을 위한 무제한 훈련 샘플 생성이 가능해집니다.