Champ De Rayonnement Neuronal (NeRF)

Neural Radiance Field (NeRF) est un réseau neuronal capable de reconstruire des scènes tridimensionnelles complexes à partir d'ensembles d'images bidimensionnelles partielles. Une variété d’applications de simulation, de jeux, de médias et d’Internet des objets (IoT) nécessitent des images tridimensionnelles pour rendre les interactions numériques plus réalistes et plus précises. NeRF apprend la géométrie de la scène, les objets et les angles d'une scène spécifique, puis restitue des vues 3D réalistes à partir de nouvelles perspectives, générant automatiquement des données synthétiques pour combler les lacunes.En tant que nouvelle technologie de synthèse de champ de vision avec représentation de scène implicite, elle a attiré une large attention dans le domaine de la vision par ordinateur.En tant que nouvelle méthode de synthèse de vues et de reconstruction 3D, le modèle NeRF a été largement utilisé dans la robotique, la cartographie urbaine, la navigation autonome, la réalité virtuelle/réalité augmentée et d'autres domaines.

Scénarios d'utilisation de NeRF

NeRF peut restituer des scènes complexes et générer des images pour une variété de cas d'utilisation.

• Infographie et animation:En infographie, NeRF peut être utilisé pour créer des effets visuels, des simulations et des scènes réalistes. NeRF peut capturer, restituer et projeter des environnements, des personnages et d'autres images réalistes. NeRF est souvent utilisé pour améliorer les graphismes des jeux vidéo et les animations des films VX.
• Imagerie médicale: NeRF permet de créer des structures anatomiques complètes à partir de scans 2D tels que l'IRM. Leur technologie permet de reconstruire des représentations réalistes des tissus et des organes du corps, fournissant ainsi un contexte visuel utile aux médecins et aux techniciens médicaux. 
• Réalité virtuelle:NeRF est une technologie importante dans les simulations de réalité virtuelle et de réalité augmentée. Puisqu’ils peuvent modéliser avec précision des scènes 3D, ils aident à créer et à explorer des environnements virtuels réalistes.
• Imagerie satellite et planification:L'imagerie satellite fournit une gamme d'images que NeRF utilise pour générer un modèle complet de la surface de la Terre. Il est utile pour les cas d'utilisation de capture de la réalité (RC) qui nécessitent la numérisation d'environnements réels. 

NeRF Architecture

NeRF utilise un bloc de construction de réseau neuronal de perceptrons multicouches (MLP), une architecture de réseau neuronal entièrement connectée, pour créer des représentations de scènes 3D. MLP est un modèle fondamental dans les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Il est formé pour mapper les coordonnées spatiales et les directions de visualisation aux valeurs de couleur et de densité. Les MLP utilisent une série de structures mathématiques pour organiser les entrées (telles que la position dans l'espace 3D ou la direction de visualisation 2D) afin de déterminer les valeurs de couleur et de densité de chaque point d'une image 3D.