NeRF (нейросетевое поле излучения) — метод, который восстанавливает непрерывную 3D-сцену по набору снимков, моделируя цвет и плотность в каждой точке пространства.
Определение
NeRF — это подход к восстановлению трёхмерных сцен по набору 2D-изображений, снятых под разными углами. Модель представляется функцией, описывающей непрерывное пространство: для каждой точки она вычисляет плотность и цвет. На основе этой функции система рендерит новые ракурсы, которых нет в исходных данных.
Вместо хранения геометрии в виде сеток или восстанавливаемых поверхностей NeRF моделирует сцену как поле. Это позволяет работать с мягкими формами, сложными поверхностями и деталями, которые трудно представить в классическом 3D-формате.
Как работает
NeRF использует обычную MLP-модель, которая принимает координаты точки и направление луча, а возвращает плотность и цвет. Все вычисления строятся на основе алгоритма volume rendering — последовательного интегрирования цвета вдоль луча камеры.
Рабочая схема включает:
- снятие множества изображений под разными углами;
- калибровку камер: положение, ориентация, параметры;
- трассировку лучей: для каждого пикселя камера создаёт луч в пространство;
- вычисление плотности и цвета вдоль луча с помощью MLP;
- интегрирование результата в итоговый пиксель нового изображения;
- оптимизацию модели по расхождению между рендером и реальными снимками.
Чтобы ускорить работу, используют:
- октодеревья и иерархические структуры для отбора активных областей;
- квантованные или компактные сетки признаков;
- внешние воксельные структуры для подсказки модели;
- быстрые варианты NeRF, ориентированные на реальное время.
Где применяется
- Визуализация сцен для 3D-контента.
- Реконструкция объектов без создания явной 3D-модели.
- Производство видеороликов с виртуальными камерами.
- AR-приложения: моделирование помещений и объектов.
- Дигитализация интерьеров и продуктовых сцен.
- Работа с данными из робототехники: восстановление окружения.
- Симуляции и рендеринг исследовательских сцен.
Практические примеры использования
В продакшене NeRF используется для съёмок, где требуется виртуальное движение камеры по сцене, которую сложно или дорого перестраивать физически. Модель создаёт непрерывное 3D-поле, а режиссёр получает ракурсы, которых не было во время съёмки.
В e-commerce NeRF применяется для визуализации товаров. Несколько фотографий достаточно для построения реалистичной модели с мягкими тенями и натуральным освещением.
В робототехнике метод помогает восстанавливать 3D-окружение: нейросеть создаёт представление пространства на основе снимков с камеры робота, обеспечивая точное понимание структуры объектов.
В интерьере и архитектуре NeRF позволяет снимать помещение и затем «проходить» по нему виртуально, создавая цифровую копию с высокой детализацией.
Преимущества и ограничения
- Плюс: высокореалистичная реконструкция сложных сцен.
- Плюс: непрерывные представления пространства без жёсткой сетки.
- Плюс: подходит для сложных поверхностей и мягких материалов.
- Плюс: возможность рендерить новые ракурсы.
- Минус: высокая вычислительная стоимость полного обучения.
- Минус: необходимость калибровки камер.
- Минус: чувствительность к шуму и плохой геометрии съёмки.
- Минус: сложность работы в реальном времени без оптимизаций.
Связанные термины
- Volume rendering
- Implicit neural representation
- 3D reconstruction
- Scene encoding
- Vision transformers
- Multiview learning
- Feature grids