Neuronales Strahlungsfeld (NeRF)

Neural Radiance Field (NeRF) ist ein neuronales Netzwerk, das komplexe dreidimensionale Szenen aus partiellen zweidimensionalen Bildsätzen rekonstruieren kann. Für eine Vielzahl von Simulations-, Gaming-, Medien- und Internet of Things (IoT)-Anwendungen sind dreidimensionale Bilder erforderlich, um digitale Interaktionen realistischer und genauer zu gestalten. NeRF lernt Szenengeometrie, Objekte und Winkel für eine bestimmte Szene und rendert dann realistische 3D-Ansichten aus neuen Perspektiven und generiert automatisch synthetische Daten, um die Lücken zu füllen.Als neue Sichtfeldsynthesetechnologie mit impliziter Szenendarstellung hat sie im Bereich der Computervision große Aufmerksamkeit erregt.Als neuartige Methode zur Ansichtssynthese und 3D-Rekonstruktion wird das NeRF-Modell häufig in der Robotik, Stadtkartierung, autonomen Navigation, virtuellen/erweiterten Realität und anderen Bereichen eingesetzt.

NeRF-Nutzungsszenarien

NeRF kann komplexe Szenen rendern und Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen generieren.

• Computergrafik und Animation: In der Computergrafik kann NeRF verwendet werden, um realistische visuelle Effekte, Simulationen und Szenen zu erstellen. NeRF kann realistische Umgebungen, Charaktere und andere Bilder erfassen, rendern und projizieren. NeRF wird häufig verwendet, um die Grafik von Videospielen und VX-Filmanimationen zu verbessern.
• Medizinische Bildgebung: NeRF hilft bei der Erstellung umfassender anatomischer Strukturen aus 2D-Scans wie MRT. Ihre Technologie kann realistische Darstellungen von Körpergewebe und Organen rekonstruieren und Ärzten und Medizintechnikern einen hilfreichen visuellen Kontext bieten. 
• Virtuelle Realität: NeRF ist eine wichtige Technologie in Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Simulationen. Da sie 3D-Szenen präzise modellieren können, helfen sie beim Erstellen und Erkunden realistischer virtueller Umgebungen.
• Satellitenbilder und Planung: Satellitenbilder liefern eine Reihe von Bildern, die NeRF zur Erstellung eines umfassenden Modells der Erdoberfläche verwendet. Es ist nützlich für Anwendungsfälle zur Realitätserfassung (Reality Capture, RC), bei denen reale Umgebungen digitalisiert werden müssen. 

NeRF Architektur

NeRF verwendet einen neuronalen Netzwerkbaustein aus mehrschichtigen Perzeptronen (MLPs), einer vollständig verbundenen neuronalen Netzwerkarchitektur, um Darstellungen von 3D-Szenen zu erstellen. MLP ist ein grundlegendes Modell in neuronalen Netzwerken und Deep Learning. Es ist darauf trainiert, räumliche Koordinaten und Blickrichtungen auf Farb- und Dichtewerte abzubilden. MLPs verwenden eine Reihe mathematischer Strukturen, um Eingaben (wie Position im 3D-Raum oder 2D-Blickrichtung) zu organisieren, um die Farb- und Dichtewerte jedes Punkts in einem 3D-Bild zu bestimmen.