설명
NeRF(Neural Radiance Fields)는 복잡한 3차원 장면의 새로운 뷰를 합성하는 획기적인 방법입니다. 입력 뷰의 희소한 집합을 사용하여 기본 연속 볼륨 장면 함수를 최적화함으로써 최첨단 결과를 달성합니다. NeRF의 핵심은 장면을 완전 연결된 딥 네트워크로 표현하는 데 있습니다. 이 네트워크는 공간 위치(x, y, z)와 시청 방향(θ, φ)을 포함하는 단일 연속 5D 좌표를 입력으로 받습니다. 출력은 해당 특정 공간 위치에서의 볼륨 밀도와 뷰 종속적인 방출 복사광입니다.
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새로운 뷰를 합성하기 위해 알고리즘은 카메라 광선을 따라 이러한 5D 좌표를 쿼리합니다. 그런 다음 고전적인 볼륨 렌더링 기술을 사용하여 네트워크의 출력 색상과 밀도를 최종 이미지로 투영합니다. 이 접근 방식의 주요 장점은 볼륨 렌더링이 본질적으로 미분 가능하다는 것입니다. 이는 NeRF 표현을 최적화하는 데 필요한 유일한 입력이 알려진 카메라 포즈를 가진 이미지 집합이라는 것을 의미합니다. 이 방법은 복잡한 기하학 및 외관을 나타내는 장면의 사실적인 새로운 뷰를 렌더링하기 위해 이러한 신경 복사광 필드를 효과적으로 최적화하여 신경 렌더링 및 뷰 합성에서 이전 작업을 능가합니다.
NeRF의 기능은 복잡한 차폐를 포함한 상세한 장면 기하학을 표현하는 것으로 확장됩니다. 렌더링된 새로운 뷰에 대한 깊이 맵은 각 카메라 광선이 인코딩된 볼륨 내에서 예상되는 종료를 나타내어 계산될 수 있습니다. 이 상세한 기하학적 추정은 혼합 현실 애플리케이션을 지원하기에 충분하며, 매력적인 차폐 효과로 실제 장면에 가상 객체를 삽입할 수 있습니다. 또한 NeRF 표현은 마칭 큐브와 같은 기술을 사용하여 메쉬로 변환될 수 있습니다. 이 방법은 배경 분리 또는 마스킹 없이 내부 방향 뷰 집합에서 실제 객체를 캡처하고 표현하는 데 성공을 거두었습니다.
후속 작업은 기본 NeRF 모델을 기반으로 구축되었습니다. 위치 인코딩은 네트워크가 저주파수를 더 빨리 학습하는 편향을 해결하기 위해 도입되었습니다. 또 다른 발전인 mip-NeRF는 단순한 광선 대신 안티 앨리어싱된 원뿔 절두체를 렌더링하여 세부 정보 표현을 개선하고 앨리어싱 아티팩트를 줄이는 동시에 속도 및 크기 개선도 제공합니다. 추가 연구에서는 메타 학습을 사용하여 수렴을 가속화하고 데이터셋별 사전 정보를 임베딩하는 학습된 초기화를 탐구했습니다. NeRF 프레임워크는 임의의 조명 조건에서 새로운 시점에서 장면을 렌더링할 수 있도록 재조명을 가능하게 하도록 확장되었습니다.
- 카테고리3D 모델 생성기
- 요금제오픈소스
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
NeRF: Neural Radiance Fields 하이라이트
복잡한 장면의 새로운 뷰 합성
연속적인 볼륨 장면 함수 최적화
완전 연결된 딥 네트워크를 사용하여 장면 표현
입력: 5D 좌표 (공간 위치 및 시청 방향)
출력: 볼륨 밀도 및 뷰 종속적인 방출 복사광
고전적인 볼륨 렌더링 기술 활용
미분 가능한 렌더링으로 이미지 및 카메라 포즈로 최적화 가능
사실적인 새로운 뷰 렌더링
상세한 장면 기하학 및 복잡한 차폐 표현
혼합 현실 애플리케이션 지원
메쉬로 변환 가능
내부 방향 뷰에서 캡처된 실제 객체 처리
후속 작업에는 개선된 세부 정보 및 감소된 앨리어싱을 위한 위치 인코딩 및 mip-NeRF 포함
임의의 조명 조건에서 재조명을 위해 확장됨
NeRF: Neural Radiance Fields 시작하기
모델 액세스: NeRF 구현 또는 학습된 모델을 얻습니다.
데이터 준비: 알려진 카메라 포즈를 가진 입력 이미지의 희소한 집합을 수집합니다.
표현 최적화: 장면의 볼륨 함수를 나타내도록 신경망을 학습시킵니다.
뷰 합성: 원하는 시점에 대해 카메라 광선을 따라 5D 좌표를 쿼리합니다.
이미지 렌더링: 볼륨 렌더링을 사용하여 출력 밀도와 색상을 최종 이미지로 투영합니다.
기하학 시각화: 깊이 맵을 추출하거나 메쉬로 변환하여 기하학적 분석을 수행합니다.
애플리케이션 통합: 렌더링된 뷰 또는 기하학을 혼합 현실 또는 기타 시각적 애플리케이션에 활용합니다.
NeRF: Neural Radiance Fields의 사용 사례
- 새로운 뷰 합성
- 3D 장면 재구성
- 혼합 현실 통합
- 가상 객체 삽입
- 콘텐츠 제작
- 로보틱스 및 시뮬레이션
- 건축 시각화
- 제품 시각화
