NeRF とは何ですか?
ニューラルラディアンスフィールド (NeRF) は、一連の 2 次元画像から複雑な 3 次元のシーンを再構成できるニューラルネットワークです。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には、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 3 次元画像が必要です。NeRF は、特定のシーンのシーンのジオメトリ、オブジェクト、角度を学習します。次に、斬新な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。
ニューラルラディアンスフィールドのユースケースは何ですか?
NerFS 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の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、実物そっくりの環境、キャラクター、その他の画像をキャプチャ、レンダリング、投影します。NeRF は、ビデオゲームのグラフィックや VX フィルムアニメーションの改善によく使用されます。
医療画像
NeRF は、MRI などの 2D スキャンから包括的な解剖学的構造を簡単に作成できます。彼らの技術により、体組織や臓器のリアルな表現を再構築できるため、医師や医療技術者に有用な視覚的背景を与えることができます。
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不可欠なテクノロジーです。3D シーンを正確にモデリングできるため、リアルな仮想環境の作成と探索が容易になります。見る方向によっては、NeRF は新しい視覚情報を表示したり、仮想オブジェクトを現実スペースにレンダリングしたりすることもできます。
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作成するために使用できるさまざまな画像を提供します。空間位置データを非常に詳細な 3D モデルに変換できるため、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。たとえば、航空画像を風景レンダリングに再構成することは、地域の現実世界のレイアウトの参考になるため、都市計画では一般的に使用されます。
以下の画像は、3D 建物モデルの例を示しています。
神経放射場はどのように機能しますか?
さまざまなデジタルグラフィック技術によって作成されたコンピューターレンダリングされた 3D 画像には、その品質とリアリズムを定義するいくつかの異なる特性があります。以下に例を示します。
- シーン内の 3D モデルの位置、向き、スケールなどの幾何学的側面
- 影、明るさ、色、反射などの照明の側面
- ガラスや霧などの素材を光がどのように通過するかを示す透明性と半透明性
- 煙や雲の密度などの体積と密度
- 布、木、金属などのマテリアルをシミュレートするテクスチャ
色の選択とその分布も、画像の視覚的インパクトにおいて重要な役割を果たします。シェーディングによって、さまざまな表面領域がどのように照らされるかが決まり、奥行きとフォルムの感覚が生まれます。
NeRF は、コンピューターグラフィックス技術とニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせて、上記のすべての側面を処理します。
次の画像は、コンピューターでレンダリングされた 3D 画像の例です。
神経放射場のアーキテクチャ
NeRF は、マルチレイヤーパーセプトロン (MLP) と呼ばれるニューラルアスペクト (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) を使用して、3D シーンを表現します。MLP は、ニューラルネットワークと深層学習の基礎モデルです。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訓練されています。MLP は、3D スペース内の位置や 2D 表示方向などの入力を整理する一連の数学的構造を使用して、3D 画像の各点の色と密度の値を決定します。
ネットワークは、シーン内の光線の明るさと色を変更する方法も学習します。ラディアンスモデリングと呼ばれるこれらの光線についての理解を深めることで、さまざまな視点からさまざまな色や密度を表示できます。
神経放射場の種類
NeRF の初期のバージョンは最適化が難しく、速度も遅く、同じカメラレイを使った照明に合わせて写真からの入力が必要でした。それ以来、初期の技術からいくつかのバリエーションが改善されました。
PixelNeRF
NeRF の最も初期の新形態の 1 つは PixelNeRF(CPVR 2021) でした。このデプロイでは、単一の画像入力を条件とする完全な畳み込みアーキテクチャが導入されています。このアプローチにより、調整および整理されたビューを多数用意する必要がなくなり、必要な総計算リソースも削減されます。この新しいアプローチにより、NeRF の作成と最適化のプロセスが合理化されました。
Mega-NeRD
Mega-NeRD (CVPR 2022) は、大規模なシーンを扱う場合に特に役立つもう 1 つの NeRF フレームワークです。代替の幾何学的クラスタリングアルゴリズムとスパースネットワーク構造により、さまざまな照明条件の画像を処理できます。この最適化された NeRF は、スパースニューラルラディアンスグリッド (SNeRG) を使用して、現実世界の環境を効果的にキャプチャしてレンダリングします。
NSVF
Neural Sparse Voxel Field (NSVF) は、レンダリング段階で空のピクセルをスキップできる NeRF で、レンダリング速度が向上します。この技術はネットワークセル内のピクセル構造を学習し、特定の視点を必要とせずに高品質の画像を作成できます。
プレノプティックボクセル
Plenoptic Voxel(2021) のイノベーションでは、多層パーセプトロンニューラルネットワークを使用する代わりに、スパース 3D グリッドを使用しています。このグリッドを使用すると、ボクセル補間による視覚的な忠実度を維持しながら、新しいシミュレーションのレンダリング速度を上げることができます。
神経放射場はどのように画像をレンダリングしますか?
ニューラルレンダリングは、NeRF による画像作成プロセスの用語です。NeRF は、さまざまな手法を使用して生データを詳細な 3D 表現に変換します。
グラフィックレンダリング
コンピュータグラフィックス分野のレンダリング技術により、NeRF モデルはシーンを幾何学的に投影して操作することができます。以下に例を示します。
- レイキャスティングはユーザーの視点をシミュレートしてオブジェクトの可視性を計算します
- レイトレーシングは、反射、屈折、影などの光の物理的挙動をシミュレートすることで、この概念を拡張します。
- ラスタライズは、3D ベクトル情報を 2D 画面上のピクセルに変換し、さまざまなアルゴリズムを使用して照明やテクスチャ効果を効率的にシミュレートします。
ボリュームレンダリング
ボリュームレンダリングは、もう 1 つの重要な戦略です。アルゴリズムは、3D スペースまたは画像内の各ピクセルの赤、緑、青、アルファ (体積密度) 値を決定します。これらの図は、2D 画像内の対応する位置にマップされます。
もう 1 つの手法は、ボリュームレンダリングと逆に動作するビュー合成です。この手法では、一連の 2D 画像から 3D ビューを構築します。ビュー合成では、さまざまな角度から撮影されたさまざまな画像を使用してオブジェクトを表す半球状のレイアウトが作成されます。このプロセスでは、各 2D 画像をオブジェクトの周囲のそれぞれの位置に合わせて、3D で再構築します。
AWS はお客様のニューラルラディアンスフィールドの要件をどのようにサポートできますか?
Amazon Web Services (AWS) は、NeRF の要件をサポートする多くのサービスを提供しています。
AWS RoboMaker は、ロボットデベロッパーがインフラストラクチャを管理することなく、シミュレーションの実行、スケール、自動化を可能にするクラウドベースのシミュレーションサービスです。AWS RoboMaker は、シミュレーションワールドとさまざまな 3D アセットを提供することで、シミュレーション環境をより迅速かつ低コストで構築できるようにします。これらのシミュレーションアセットを使用して、必要な忠実度に合ったシミュレーション環境を構築できます。AWS RoboMaker WorldForge を使用すると、何百ものユーザー定義のさまざまな 3D 屋内住宅シミュレーションワールドを数分で生成できます。
AWS IoT TwinMaker を使用すると、建物、工場、産業用設備、生産ラインなど、実際のシステムのデジタルツインを簡単に作成できます。複数のソースからの既存のデータを使用したり、あらゆる物理環境の仮想表現を作成したり、既存の 3D モデルを現実世界のデータと組み合わせたりすることができます。AWS IoT TwinMaker を使用すると、デジタルツインを活用して、業務の全体像をより早く、少ない労力で作成できます。
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