什么是神经辐射场 (NeRF)

引言

在照片布局和三维场景重建领域，神经辐射场 (NeRF) 构成了一项创新技术进步。NeRF 于 2020 年首次亮相，它使用深度学习从二维图像创建逼真的三维场景。与依赖显式几何表示的传统三维建模方法相比，NeRF 通过使用神经网络隐式地对体积场景进行描述。

本质上，NeRF 通过输入一系列场景的二维图像和相应的相机参数，来训练一个神经网络，以预测三维空间中点的颜色和密度。NeRF 通过根据输入图像优化此网络来开发场景的连续三维模型。可以从新的角度投影此表示以生成逼真的图像。

这项技术可以对增强现实、虚拟现实和电影制作等场景重建至关重要的应用产生重大影响。NeRF 与传统方法的不同之处在于，它能够从相对较少的输入中生成精确而细致的三维场景，这使其成为未来视觉计算的宝贵工具。尽管 NeRF 在处理动态场景和高处理需求方面仍存在局限性；然而，随着持续的研究，这些问题正在迅速得到解决。

NeRF 的工作原理

神经辐射场 (NeRF) 使用神经网络从二维图像创建逼真的三维场景。该过程可分为几个关键步骤：

• 准备输入数据

NeRF 需要从场景的不同角度拍摄的几张二维图像。这些图像附带了特定的相机方向和位置，即相机属性。得益于这种多样化的输入系列，模型能够学习场景的空间组织。

• 神经网络设计

NeRF 通过一个全连接的深度神经网络处理传入数据。该网络的输入是一个二维视线和一个三维坐标，它们代表空间中的一个点。然后会输出该特定点的颜色和空间密度。RGB 值代表光的颜色，而该位置发光或吸收的光量由密度表示。

• 体积渲染过程

NeRF 在其图像生成过程中使用体积渲染作为关键组成部分。从相机到图像中的每个像素，都会将一条射线投射到场景中。该神经网络会预测此射线沿途各个位置的颜色和密度。然后，通过沿射线整合这些值来计算在像素处确定的最终颜色。通过模拟光与场景对象之间的交互，可以实现逼真的渲染。

• 训练和优化

在训练过程中，网络会进行调整以最小化生成的图像（来自网络的输出）与实际输入图像之间的差异。这通过使用损失函数来完成，最常见的是均方误差 (MSE)，它计算预测像素值与实际像素值之间的差异。网络会迭代地使用梯度下降和反向传播来调整其权重，以随着时间的推移改进其预测。

• 组合新视角

训练完成后，NeRF 可以通过生成来自训练集中不存在的相机位置的图像来创建场景的新视角。由于网络将场景表示为一个连续的过程，因此可以轻松地在多个视角之间进行插值。这使其能够从任何角度生成高度逼真的视觉效果。

NeRF 模型组件包括

• 输入数据

从不同视角拍摄的场景的多个二维图像构成了 NeRF 模型的第一部分。这些图像至关重要，因为它们从多个角度展示了场景，使模型能够更好地理解其空间组织。合适的相机属性，包括位置和方向，会与这些图像一起提供。此信息有助于模型将每个图像精确地映射到合适的三维空间位置。

• 神经网络的架构

一个全连接的神经网络，也称为多层感知机 (MLP)，是 NeRF 的核心组件。该网络的输入被设计为三维坐标（空间中的位置）和观察方向。接下来，网络会生成关键信息：每个点的体积密度和颜色（表示为 RGB 值）。密度表示能量的吸收或散射量，而颜色表示该点发光或反射的光。由于其设计，NeRF 可以将环境建模为一个连续函数，从而实现逼真流畅的渲染。

• 按位置编码

NeRF 采用一种称为位置编码的方法来增强网络捕获图像中细微特征和高频变化的能力。在此方法中，使用正弦函数（也称为傅立叶特征）将输入位置和观察角度转换为更高维的空间。通过表示复杂数据和场景中的变化，神经网络可以更准确、更逼真地生成图像。

• 体积渲染

NeRF 的一个关键部分是体积渲染，它生成最终的视觉效果。模型将一条射线从相机投射到最终图像中的每个像素。神经网络通过检查射线沿途的各个位置来预测每个点的颜色和密度。然后，使用一种称为“光线行进”的方法（模拟光吸收和发射的技术）来沿射线收集这些信息。结果是生成一幅逼真的图像，该图像准确地捕捉了光在场景对象中的复杂关系。

• 损失函数

在训练过程中，NeRF 使用损失函数来衡量其生成的图像与实际输入图像之间的差异。均方误差 (MSE) 是最常用的损失函数。它计算预测像素值与实际像素值之间的平均平方差。为了确保神经网络能够准确预测颜色和密度，从而在显示时重建输入图像，训练的目标是最小化此损失。在此阶段，梯度下降和反向传播被迭代使用来调整网络的权重。

• 优化过程

NeRF 的优化过程使用梯度下降来调整神经网络的参数。随着网络学习，通过调整其权重以最小化损失函数，网络最终在预测重建输入图像所需的颜色和密度方面变得更好。为了处理训练模型所需的大量数据和计算，这个迭代过程在计算上要求很高，并且需要大量的计算资源，通常需要强大的 GPU。

• 渲染管线

NeRF 使用一个渲染过程，其中场景中的每条光线都会被采样，使用神经网络进行评估，并通过整合预测值来计算每个像素的最终颜色。此管线的目的是忠实地再现光与场景对象交互时的行为，捕捉半透明、反射和阴影等效果。通过整合过程，结合了预测的密度和颜色，创建了一幅照片级逼真的图像，该图像与输入图像非常相似。

• 新视图合成

NeRF 最强大的特性之一是它能够从训练数据中不存在的角度创建场景的新视角。通过向神经网络输入新的三维坐标和视线集，训练好的模型可以从任何随机的视点显示图像。场景的连续表示允许在不同视点之间实现无缝过渡，从而从任何角度生成极其逼真和详细的图像，从而实现新视景的生成。

• 数据管理和存储

在整个系统中，管理 NeRF 使用的数据（包括模型检查点、相机设置和输入图像）至关重要。NeRF 模型训练和使用所需的大量数据需要强大的数据存储和检索机制。模型检查点（在训练期间存储网络在不同时间点的权重）可以轻松恢复和继续训练，以及评估和微调模型。

• 硬件和计算能力

NeRF 具有很高的计算要求，因此，为了成功训练和绘制模型，需要最先进的硬件（尤其是 GPU）。通过处理视觉效果管线和优化神经网络所需的巨大并行计算，GPU 加速了训练过程。由于模型处理大量数据集和复杂的计算，这些计算需要大量的内存和处理能力才能提供准确的结果，因此有效的内存管理也至关重要。

神经辐射场 (NeRF) 的应用

通过神经辐射场 (NeRF) 实现从二维图像创建逼真的三维场景，这项技术已经彻底改变了多个行业。以下是一些关键应用：

• 电影和动画

NeRF 是电影和动画行业中创建逼真复杂的三维角色和场景模型的一项创新技术。NeRF 使用一系列图像来探索如何比传统三维建模技术更快地创建复杂场景，而传统技术可能很困难且需要大量手动工作。通过这种能力，可以创建与实景视频无缝集成的虚拟背景、场景和附加效果。

• 三维场景重建

NeRF 在从图像或视频重建三维场景方面表现出色。为文化遗产保护、教学或修复创建历史遗址和文物的精确三维表示，在这些领域是一项有用的应用。NeRF 因其捕捉精细细节和复杂照明条件的能力而非常适合此任务。

• 电子游戏

NeRF 正在游戏领域得到研究，用于创建逼真的游戏场景和角色。游戏开发者可以使用 NeRF 创建动态、复杂的环境，这些环境可以立即响应玩家的动作和光照变化。此外，通过使用这项技术，可以创建更逼真的物体和角色，从而提高视频游戏的视觉质量和沉浸感。

• 建筑可视化

设计师和建筑师正在使用 NeRF 为建筑物和室内创建复杂的三维模型。通过使用真实房屋或建筑模型的图像，NeRF 能够生成极其逼真的三维模型，用户可以从多个角度对其进行检查。在开始建造之前，此工具对于展示设计概念非常有用，可以更好地理解空间关系和美学。

• 自主系统和机器人

NeRF 是一种可用于引导机器人穿越复杂地形的工具。通过使用视觉输入创建周围环境的精确三维地图，机器人可以更好地规划其轨迹并避开障碍物。此应用特别适用于无人机、自动驾驶汽车和其他依赖实时环境感知来安全高效运行的系统。

神经辐射场的障碍和局限性 (NeRF)

神经辐射场 (NeRF) 是三维场景恢复和渲染的强大工具，但它们也存在一些缺点和局限性，影响了它们的广泛应用。

• 计算需求

NeRF 高昂的计算要求是其最大的障碍之一。处理大量数据和执行复杂计算对于训练 NeRF 模型至关重要，这需要大量时间和强大的 GPU。对于实时运行的应用程序，由于对计算资源的需求很大，因此可能对广泛采用造成阻碍。

• 渲染速度慢

即使在训练完成后，使用 NeRF 模型渲染新视图也可能需要一些时间。与可以非常快速地生成图像的传统三维渲染技术相比，NeRF 使用体积渲染，该过程涉及评估场景中每条射线的多个点。NeRF 在此过程中的速度可能很慢，这使其难以用于需要实时或近实时渲染的应用程序，例如交互式模拟和游戏。

• 内存需求大

NeRF 模型可能非常消耗内存，尤其是在处理复杂场景或高分辨率输出时。NeRF 的内存占用量可能限制其在某些应用程序中的适用性，这使得在内存有限的设备（例如手机或嵌入式系统）上实现 NeRF 变得困难。

• 仅限于静态图像

目前，NeRF 最适合静态场景，其中对象和光照事件保持不变。由于模型必须调整其表示以反映这些变化，因此处理具有移动对象或变化光照的动态场景非常困难。NeRF 在需要运动或时间变化的场景（如实景拍摄或视频序列）中的可用性受到此限制。

• 数据依赖性

为了让 NeRF 能够准确地重建场景，需要从不同视角的集合中收集大量图像。输入数据的准确性和精确度极大地影响了最终结果。如果输入图像稀疏、覆盖不足或缺乏视角变化，则最终的三维模型可能不准确或不完整。在获取这些数据具有挑战性或不可行的情况下，这种对分布良好、高质量数据的依赖可能会成为一个缺点。

• 广播和适应性

NeRF 模型经过特定场景的训练，具有高度的专业性。模型通常只能在训练完成后描述该特定场景；如果没有重新训练，它很难泛化到其他环境。这种缺乏适应性可能在需要为每个新环境构建不同模型的应用程序中成为缺点，因为这些应用程序需要适应不同的场景。