神经辐射场 (NeRF)

NeRF 的核心理念

NeRF 模型的核心是一种特定类型的隐式神经表示。它涉及训练一个深度神经网络，通常是多层感知器（MLP），通常使用以下框架构建 PyTorch或 TensorFlow.该网络会学习一个函数，将三维空间坐标（x、y、z 位置）和二维观察方向（摄像头从何处观察）映射到从该方向看到的特定空间点的颜色（RGB 值）和体积密度（本质上，该点不透明或透明的程度）。

训练过程使用一组从已知相机位置和方向拍摄的场景二维图像输入。这需要精确的摄像机校准数据作为训练数据。网络通过比较其当前表示的渲染像素和输入图像中的实际像素来学习，并通过反向传播调整其模型权重，以最小化差异。通过对穿过虚拟相机像素的相机光线沿线的许多点进行查询，NeRF 可以从全新的视角渲染高度精细的图像。训练这些模型往往需要强大的计算能力，通常需要利用GPU。如需更深入的技术探讨，请参阅原始论文《NeRF：以神经辐射场表示场景，用于视图合成》，其中提供了全面的详细信息。

相关性和重要性

NeRF 的意义在于其前所未有的捕捉和渲染复杂场景逼真视图的能力。它擅长表现复杂的细节和与视图相关的效果，如反射、折射、半透明和复杂的光照，而这些对于多边形网格或体素等传统三维图形方法来说往往具有挑战性。由于整个场景表示隐含在训练有素的神经网络权重中，与密集点云或高分辨率网格等显式方法相比，NeRF 模型可以实现高度紧凑的表示，特别是对于视觉复杂的场景。这一进步推动了三维重建和视觉计算的发展。

NeRF 与其他 3D 呈现技术的比较

必须将 NeRF 与 3D 建模和计算机视觉中使用的其他方法区分开来：

• 明确表示（网格、点云、体素）：传统方法使用顶点、面、点或网格单元明确定义几何体。虽然这些方法对许多任务都很有效，但在处理复杂纹理、透明度和视图相关效果时会很吃力，而且对于细节丰富的场景，文件大小会变得非常大。NeRF 提供隐式表示，学习连续函数。
• 摄影测量：这项技术也是使用多张二维图像来重建三维场景，通常会生成网格或点云（维基百科摄影测量学）。与 NeRF 的视图合成功能相比，摄影测量技术虽然成熟，但在处理无纹理表面、反射和薄结构时有时会遇到困难。
• 其他简历任务：NeRF 专注于场景表示和合成。这与物体检测（用边界框定位物体）、图像分类（标注图像）或图像分割（像素级分类）等任务不同，后者分析的是图像内容，而不是生成三维场景的新视图。不过，NeRF 有可能通过提供更丰富的场景背景来补充这些任务。

实际应用

NeRF 技术正迅速应用于各个领域：

• 虚拟和增强现实（VR/AR）：为身临其境的体验创造高度逼真的虚拟环境和物体。Meta等公司正在为未来的 VR/AR（维基百科 VR）平台（如Meta Quest）探索类似的技术。
• 娱乐和视觉效果（VFX）：为电影和游戏生成逼真的数字演员、布景和复杂特效，从而减少对复杂手工建模的需求（欧特克视觉特效解决方案）。
• 数字孪生与仿真：为仿真、培训或检测构建真实世界物体或环境的高精度虚拟复制品。这与使用NVIDIA Omniverse 等平台的工业应用相关。
• 机器人与自主系统：通过传感器数据提供详细的三维地图，增强机器人和自动驾驶汽车对场景的理解，从而改善导航和互动（自动驾驶汽车中的人工智能）。Waymo和Boston Dynamics等研究机构和公司都在探索先进的 3D 感知技术。
• 电子商务和存档：通过简单的图像捕捉，创建产品或文化遗址的交互式三维可视化。

在SIGGRAPH等研究社区的推动下，NeRF 和相关技术的发展日新月异，Ultralytics HUB等平台提供的工具也便于模型部署和集成到更广泛的人工智能系统中，包括那些使用 Ultralytics YOLO模型进行二维感知的系统。