Что такое NeRF?
Нейронное поле излучения (NeRF) – это нейронная сеть, которая может реконструировать сложные трехмерные сцены на основе неполного набора двухмерных изображений. Трехмерные изображения применяются в симуляциях, играх, мультимедийных объектах и приложениях Интернета вещей (IoT), чтобы сделать цифровые взаимодействия более реалистичными и точными. NeRF изучает геометрию сцены, ее объекты и ракурсы. На их основе визуализируются фотореалистичные трехмерные изображения с новых точек обзора, а для заполнения пробелов в данных автоматически генерируются синтетические данные.
Как можно использовать поля нейронного излучения?
NeRF умеет визуализировать сложные сцены и генерировать изображения для разных сценариев использования.
Компьютерная графика и анимация
В компьютерной графике NeRF применяется для создания реалистичных визуальных эффектов, симуляций и сцен. NeRF умеет обрабатывать, визуализировать и проецировать реалистичные среды, внешний облик персонажей и другие изображения. Обычно NeRF используется для улучшения графики видеоигр и анимации фильмов виртуальной реальности.
Обработка медицинских изображений
NeRF облегчает создание сложных анатомических структур на основе данных двухмерных сканирований, таких как МРТ. Эта технология позволяет реконструировать реалистичные изображения тканей и органов тела, предоставляя врачам и медицинским техникам полезный визуальный контекст.
Виртуальная реальность
NeRF – важнейшая технология в моделировании виртуальной реальности и дополненной реальности. Они очень точно моделируют трехмерные сцены, что облегчает создание и исследование реалистичных виртуальных сред. NeRF может отображать новую визуальную информацию с учетом направления взгляда и даже визуализировать виртуальные объекты в реальном пространстве.
Спутниковые снимки и планирование
Спутниковые снимки предоставляют ряд изображений, на основе которых NeRF может создавать комплексные модели земной поверхности. Это полезно в сценариях захвата реальности, когда требуется оцифровка реальных сред. Данные пространственного местоположения можно преобразовывать в трехмерные модели с высоким уровнем детализации. Например, преобразование аэрофотоснимков в ландшафтные изображения часто используется в городском планировании, поскольку дает полезную основу для реальной планировки местности.
На следующем рисунке показан пример трехмерной модели здания.
Как работают поля нейронного излучения?
Компьютерные трехмерные изображения, созданные с помощью различных методов цифровой графики, обладают несколькими отличительными свойствами, которые определяют их качество и реалистичность. Пример
- Геометрические аспекты, такие как позиционирование, ориентация и масштаб 3D-моделей в сцене
- Аспекты освещения, например тени, яркость, цвет и отражения
- Прозрачность и полупрозрачность, демонстрирующие прохождение света сквозь такие материалы, как стекло или туман
- Объем и плотность, например плотность дыма или облаков
- Текстуры, имитирующие такие материалы, как ткань, дерево или металл
Выбор и распределение цветов также играют ключевую роль в визуальном восприятии изображения. Затенение определяет, как освещаются разные участки поверхности, создавая ощущение глубины и формы.
В NeRF для решения всех предыдущих аспектов объединяются методы компьютерной графики с архитектурой нейронных сетей.
На следующем рисунке показан пример трехмерного изображения, созданного компьютером.
Архитектура полей нейронного излучения
В NeRF для создания представления трехмерной сцены используется нейронный аспект, называемый многослойным перцептроном (MLP), основанный на полностью связанной архитектуре нейронной сети. По сути MLP – это базовая модель для нейронных сетей и глубокого обучения. Он обучен сопоставлять пространственные координаты и направления просмотра со значениями цвета и плотности. MLP использует ряд математических структур для упорядочения входных данных (например, положение в трехмерном пространстве или направление взгляда в двухмерном), что позволяет определять значения цвета и плотности в каждой точке трехмерного изображения.
Сеть также узнает, как изменять яркость и цвет световых лучей в сцене. Понимание этих лучей позволяет применять так называемое моделирование излучения, чтобы отображать разные цвета и плотности с разных точек зрения.
Типы полей нейронного излучения
Самые ранние версии NeRF было сложно оптимизировать, они работали медленно и часто требовали, чтобы освещение на предоставленных фотографиях в точности соответствовало текущей обстановке в поле зрения камеры. С тех пор исходная технология была неоднократно усовершенствована.
PixelNeRF
Одной из самых ранних форм NeRF являлась PixelNeRF (CPVR 2021). Это развертывание представляет собой полностью сверточную архитектуру, которая может работать даже с одним входным изображением. Такой подход устраняет необходимость в большом количестве откалиброванных и организованных изображений, а также сокращает общий объем необходимых вычислительных ресурсов. Этот новый подход упростил процесс создания и оптимизации NeRF.
Mega-NeRD
Mega-NeRD (CVPR 2022) – это еще один фреймворк NeRF, который особенно полезен при работе с масштабными сценами. Он предлагает альтернативный алгоритм геометрической кластеризации и разреженную сетевую структуру, которые позволяют обрабатывать изображения при разных условиях освещения. Этот оптимизированный вариант NeRF использует разреженную сетку нейронного излучения (SNeRG) для эффективной съемки и визуализации реальных сред.
NSVF
Neural Sparse Voxel Fields (NSVF) – это вариант NERF, который может пропускать любые на этапе рендеринга пустые пиксели, что увеличивает скорость рендеринга. Этот метод изучает структуры пикселей в ячейках сети, что позволяет создавать высококачественные изображения без использования специальных точек обзора.
Пленоптический воксель
В инновационном решении Plenoptic Voxel (2021) вместо многослойной перцептронной нейронной сети используется разреженная трехмерная сетка. Эта сетка позволяет увеличить скорость рендеринга новых симуляций, сохраняя при этом визуальную точность благодаря интерполяции вокселей.
Как поля нейронного излучения визуализируют изображения?
Нейронный рендеринг – это термин, который обозначает процесс создания изображений с помощью NeRF. В NeRF используются разные методы преобразования необработанных данных в подробные трехмерные представления.
Рендеринг графики
Технологии рендеринга, созданные в отрасли компьютерной графики, позволяют моделям NeRF геометрически проецировать сцены и управлять ими. Пример
- Метод «бросания лучей» моделирует взгляд из глаз пользователя для вычисления видимости объектов
- Трассировка лучей расширяет эту концепцию, дополнительно моделируя физическое поведение света, включая отражение, преломление и тени
- Растеризация преобразует трехмерную векторную информацию в пиксели на двухмерном экране, используя несколько алгоритмов для эффективного моделирования эффектов освещения и текстур
Объемный рендеринг
Объемный рендеринг – еще одна важная стратегия. Алгоритм определяет значения красного, зеленого, синего и альфа-канала (объемной плотности) для каждого пикселя в трехмерном пространстве или на изображении. Эти значения сопоставляются с соответствующим позициям на двухмерном изображении.
Еще один метод – синтез взгляда, который по сути противоположен объемному рендерингу. Этот метод создает трехмерный вид из серии двухмерных изображений. Синтез взгляда создает полусферическую компоновку, которая представляет объект на основе ряда изображений, снятых под разными углами. Этот процесс помещает каждое двухмерное изображение на соответствующее положение с разных сторон объекта и реконструирует объект в трехмерном формате.
Как AWS может удовлетворить ваши требования к полям нейронного излучения?
Amazon Web Services (AWS) предлагает два сервиса для работы с NeRF.
AWS RoboMaker – это облачный сервис имитационного моделирования, который позволяет запускать, масштабировать и автоматизировать имитационное моделирование без необходимости в управлении какой-либо инфраструктурой. AWS RoboMaker позволяет быстрее и дешевле создавать среды моделирования, предоставляя готовые миры для моделирования и 3D-ресурсы. С помощью этих средств моделирования можно создавать среды с любым требуемым уровнем точности. С помощью AWS RoboMaker WorldForge вы можете за считаные минуты создавать сотни определяемых пользователем трехмерных миров для моделирования жилых помещений.
AWS IoT TwinMaker – это сервис, который создает цифровые двойники реальных систем, таких как здания, фабрики, промышленное оборудование и производственные линии. Он позволяет на основе существующих данных из нескольких источников создавать виртуальные представления любой физической среды и комбинировать существующие 3D-модели с реальными данными. AWS IoT TwinMaker позволяет использовать цифровые двойники, чтобы быстрее и с меньшими усилиями получить целостное представление о своих операциях.
Начните работать с полями нейронного излучения (NeRF) в AWS, создав учетную запись прямо сейчас.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
