神経放射フィールド (NeRF)

Neural Radiance Field (NeRF) は、部分的な 2 次元画像セットから複雑な 3 次元シーンを再構築できるニューラル ネットワークです。さまざまなシミュレーション、ゲーム、メディア、モノのインターネット (IoT) アプリケーションでは、デジタル インタラクションをより現実的かつ正確にするために 3D 画像が必要です。 NeRF は、特定のシーンのシーンのジオメトリ、オブジェクト、角度を学習し、新しい視点からフォトリアリスティックな 3D ビューをレンダリングし、ギャップを埋めるための合成データを自動的に生成します。暗黙的なシーン表現を伴う新しい視野合成技術として、コンピュータビジョンの分野で広く注目を集めています。NeRF モデルは、新しいビュー合成および 3 次元再構成手法として、ロボット工学、都市地図、自律ナビゲーション、仮想現実/拡張現実などの分野で広く使用されています。

NeRF の使用シナリオ

NeRF は、複雑なシーンをレンダリングし、さまざまなユースケースに合わせた画像を生成できます。

• コンピュータグラフィックスとアニメーション: コンピューター グラフィックスでは、NeRF を使用してリアルな視覚効果、シミュレーション、シーンを作成できます。 NeRF は、現実的な環境、キャラクター、その他の画像をキャプチャ、レンダリング、投影できます。 NeRF は、ビデオ ゲームのグラフィックスや VX ムービー アニメーションを改善するためによく使用されます。
• 医療画像処理: NeRF は、MRI などの 2D スキャンから包括的な解剖学的構造を作成するのに役立ちます。彼らの技術は体の組織や器官のリアルな表現を再構築し、医師や医療技術者に有用な視覚的コンテキストを提供します。 
• 仮想現実: NeRF は、仮想現実および拡張現実シミュレーションにおける重要なテクノロジーです。 3D シーンを正確にモデル化できるため、現実的な仮想環境の作成と探索に役立ちます。
• 衛星画像と計画: 衛星画像は、NeRF が地球表面の包括的なモデルを生成するために使用できるさまざまな画像を提供します。これは、現実世界の環境をデジタル化する必要があるリアリティ キャプチャ (RC) のユースケースに役立ちます。 

NRF 建築

NeRF は、完全に接続されたニューラル ネットワーク アーキテクチャである多層パーセプトロン (MLP) のニューラル ネットワーク構造を使用して、3D シーンの表現を作成します。 MLP は、ニューラル ネットワークとディープ ラーニングの基本モデルです。空間座標と視線方向を色と密度の値にマッピングするようにトレーニングされています。 MLP は、一連の数学的構造を使用して入力 (3D 空間内の位置や 2D 視線方向など) を整理し、3D 画像内の各点の色と濃度の値を決定します。