مجال الإشعاع العصبي (NeRF)
حقل الإشعاع العصبي (NeRF) عبارة عن شبكة عصبية يمكنها إعادة بناء مشاهد ثلاثية الأبعاد معقدة من مجموعات جزئية من الصور ثنائية الأبعاد. تتطلب مجموعة متنوعة من تطبيقات المحاكاة والألعاب والوسائط وإنترنت الأشياء (IoT) صورًا ثلاثية الأبعاد لجعل التفاعلات الرقمية أكثر واقعية ودقة. يتعلم NeRF هندسة المشهد والأشياء والزوايا لمشهد معين، ثم يقوم بعرض مناظر ثلاثية الأبعاد واقعية من وجهات نظر جديدة، ويولد تلقائيًا بيانات اصطناعية لملء الفجوات.باعتبارها تقنية جديدة لتوليف مجال الرؤية مع تمثيل ضمني للمشهد، فقد جذبت اهتمامًا واسع النطاق في مجال الرؤية الحاسوبية.باعتباره طريقة جديدة لتوليف العرض وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد، تم استخدام نموذج NeRF على نطاق واسع في الروبوتات ورسم خرائط المدن والملاحة المستقلة والواقع الافتراضي / الواقع المعزز وغيرها من المجالات.
سيناريوهات استخدام NeRF
يمكن لـ NeRF تقديم مشاهد معقدة وإنشاء صور لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.
- الرسوم المتحركة والرسوم المتحركة بالكمبيوترفي رسومات الكمبيوتر، يمكن استخدام NeRF لإنشاء تأثيرات بصرية ومحاكاة ومشاهد واقعية. يمكن لـ NeRF التقاط وعرض وعرض بيئات وشخصيات وصور أخرى واقعية. غالبًا ما يتم استخدام NeRF لتحسين رسومات ألعاب الفيديو ورسوم متحركة لأفلام VX.
- التصوير الطبي:يساعد NeRF في إنشاء هياكل تشريحية شاملة من عمليات المسح ثنائية الأبعاد مثل التصوير بالرنين المغناطيسي. تستطيع تقنيتهم إعادة بناء تمثيلات واقعية لأنسجة الجسم وأعضائه، مما يوفر سياقًا بصريًا مفيدًا للأطباء والفنيين الطبيين.
- الواقع الافتراضي:NeRF هي تقنية مهمة في محاكاة الواقع الافتراضي والواقع المعزز. نظرًا لقدرتها على إنشاء نماذج دقيقة للمشاهد ثلاثية الأبعاد، فهي تساعد في إنشاء بيئات افتراضية واقعية واستكشافها.
- صور الأقمار الصناعية والتخطيط:توفر صور الأقمار الصناعية مجموعة من الصور التي يستخدمها NeRF لإنشاء نموذج شامل لسطح الأرض. من المفيد استخدام حالات التقاط الواقع (RC) التي تتطلب رقمنة البيئات الواقعية.
نيرف بنيان
يستخدم NeRF كتلة بناء شبكة عصبية من المدركات متعددة الطبقات (MLPs)، وهي بنية شبكة عصبية متصلة بالكامل، لإنشاء تمثيلات للمشاهد ثلاثية الأبعاد. MLP هو نموذج أساسي في الشبكات العصبية والتعلم العميق. تم تدريبه على تعيين إحداثيات مكانية واتجاهات المشاهدة لقيم اللون والكثافة. تستخدم MLPs سلسلة من الهياكل الرياضية لتنظيم المدخلات (مثل الموضع في الفضاء ثلاثي الأبعاد أو اتجاه المشاهدة ثنائي الأبعاد) لتحديد قيم اللون والكثافة لكل نقطة في صورة ثلاثية الأبعاد.