什么是 NERF

神经辐射场（NeRF）：转换 3D 场景重建

引言

在这个技术快速发展的时代，神经网络继续推动创新技术，拓展图形设计、虚拟现实和计算机科学的边界。在这些突破中，神经辐射场（NeRF）作为一种深度学习方法，彻底改变了从一系列 2D 图像重建 3D 场景的方式。NeRF 由于其在从娱乐行业到医学成像等各个领域的众多应用而备受关注。本文将深入探讨 NeRF 的复杂机制、其起源以及其在学术研究和实际应用中不断发展的重要性。

什么是神经辐射场（NeRF）？

NeRF 是一种复杂的方法，通过一组二维图像重建物体或环境的三维表示。通过利用人工神经网络，NeRF 将整个场景编码成一个复杂的模型，随后预测三维空间中各点的光强度——称为辐射。这一预测允许从未被 2D 图像原始捕捉的不同角度生成场景的新视图。

NeRF 的创新之处在于其能够从不同的视角合成高质量的视觉输出，这一技术在许多需要逼真 3D 渲染的应用中具有巨大的潜力。

神经辐射场（NeRF）的创始人

NeRF 的创立可以归功于一支与谷歌和加利福尼亚大学伯克利分校相关的研究团队。该方法于 2020 年推出，这一协作努力标志着机器学习与 3D 图形之间互动的重大进步。通过利用先进的神经网络架构的优势，创始人旨在解决生成复杂场景的详细和准确表示的长期挑战。

神经辐射场（NeRF）的投资者

由于 NeRF 主要作为一个根植于学术界的研究项目，具体的投资或财务支持并未公开披露。相反，它得到了各种学术机构和企业的支持，这些机构和企业希望推动深度学习、计算机图形学和人工智能的能力。NeRF 的协作性质突显了对创新场景表征方法日益增长的兴趣，涵盖了行业领袖和研究先锋。

神经辐射场（NeRF）如何工作？

NeRF 的核心是一种复杂的方法论，这一特点凸显了它的独特性和创新性。其操作可以通过以下步骤简要描述：

场景表示

NeRF 利用数学框架将连续场景表示为一个向量值函数。这个函数包含五个维度：物体或场景的三维坐标（x，y，z），以及一个二维观察方向（θ，φ）。通过这样做，NeRF 输出两个关键参数：密度（σ）和颜色（r，g，b）值。这一全面的表示构成了渲染细腻视觉图像的基础。

体积渲染

一旦场景数学表示完成，NeRF 就会沿着多个与场景相交的相机光线采样五维坐标。这些采样坐标被输入到一个经过精细优化的多层感知器（MLP）神经网络中。该网络的任务是生成颜色和体积密度值，这对于渲染最终的三维场景至关重要。通过有效利用高维数据，NeRF 擅长生成展现逼真质量的图像。

神经辐射场（NeRF）的时间线

NeRF 的发展标志着一系列重要的里程碑，展示了其演变过程：

• 2020：由谷歌和加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员推出 NeRF，为 3D 渲染技术的进步奠定基础。

• 2021：NeRF 在自然环境中的概念（NeRF-W）出现，允许根据不同条件和环境捕捉的照片创建 NeRF。这一版本拓宽了 NeRF 在现实场景中的适用性。

• 2022：随着 Nvidia 发布即时 NeRF，一种显著减少捕捉复杂场景细节所需时间的变体，创新持续进行。它可以在大约 30 秒内完成这一壮举，并在短短 15 毫秒内渲染多种视角，从而增强该技术的实时可用性。

关键特性和创新

NeRF 的独特特征及其创新包括：

连续场景表示

通过将场景表示为连续函数，NeRF 能够生成新视图的优秀渲染。这一数学基础允许在图像之间进行平滑插值，增强整体真实感。

体积渲染技术

NeRF 使用先进的体积渲染方法合成逼真的 3D 图像。捕获颜色和纹理中的微小差异的能力对于创建反映现实世界场景复杂性的输出至关重要。

灵活性

NeRF 展示出出色的能力来处理动态场景和光照条件的变化。这种灵活性使其成为多个应用中有价值的工具，能够在各种环境和条件下实现无缝的转变和适应。

应用

NeRF 的潜力覆盖多个领域，开启了创新和提升的新机会。主要应用包括：

计算机图形学

NeRF 为生成 3D 模型和渲染引人注目的场景提供了一种变革性的方法，适用于游戏行业和虚拟现实环境。生成丰富且沉浸式的世界对于引人入胜的用户体验至关重要。

内容创作

得益于 NeRF 的能力，照片级逼真的图像和视频生成现在触手可及。这一技术使内容创作者能够从独特的视角创造惊艳的视觉效果，扩展了电影和动画创作的艺术范围。

医学成像

在医学领域，NeRF 提升了三维医学扫描，比如 CT 图像。通过从稀疏或单个 X 射线视图重建 3D 模型，它为医疗专业人员提供了更深入的诊断和治疗规划见解。

机器人技术与自主系统

NeRF 对机器人和自主系统有着广阔的应用前景，尤其是在理解复杂环境方面。该技术解读透明和反射物体的能力增强了机器人的导航和操作能力。

结论

神经辐射场（NeRF）代表了深度学习与 3D 图形表示交叉点的重大突破。通过利用复杂的方法论进行场景重建，NeRF 能够影响多个行业，包括游戏、内容创作、医学成像和机器人技术。随着这一技术的不断发展，其应用预计将进一步扩展，最终推动创新并重新定义研究和实际应用中的标准。NeRF 的发展历程证明了协作研究和在人工智能领域持续探索的力量。