神经辐射场NeRF(Neural Radiance Fields)
概念
NeRF(Neural Radiance Fields,神经辐射场)是一种用于3D场景重建和图像渲染的深度学习方法。它由Ben Mildenhall等人在2020年的论文《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》中首次提出。NeRF通过学习场景的连续体积密度和颜色分布,能够从任意视角准确地渲染出高质量的3D场景图像。
工作原理(两部分)
1. 3D场景重建:NeRF通过分析一组从不同视角拍摄的2D图片,学习场景的连续体积密度和颜色分布。这一步骤不是生成一个传统意义上的3D模型文件,而是训练一个深度学习模型,这个模型能够根据输入的3D位置(x, y, z)和观察方向(θ, φ)来预测该位置的颜色(RGB值)和体积密度(σ)。这样,NeRF模型实际上学习到了整个场景的3D表示。
2. 图像渲染(特定视角):一旦3D场景被重建,就可以通过设置特定的摄像机参数(如位置、朝向和视角等)来从任意视角渲染2D图像。渲染过程模拟了光线从摄像机通过场景到达观察者眼睛的路径,通过计算沿这些路径的多个点的颜色和密度,然后综合这些信息来生成最终的像素颜色,从而形成完整的2D图像。
总结:NeRF模型通过深度神经网络学习场景的连续体积表示,并使用体积渲染技术从任意视角生成高质