neural radiance field

neural radiance field (tsz. neural radiance fields)

1. (informatika) A Neural Radiance Field (röviden NeRF) egy mélytanulási technika, amellyel a valós világot vagy virtuális jeleneteket lehet nagyon részletes 3D reprezentációvá alakítani, néhány 2D kép alapján.

NeRF az egyik leginnovatívabb technológia a modern számítógépes grafika és számítógépes látás területén → áttörést jelent a:

✅ 3D rekonstruálásban,

✅ új nézetek szintézisében (novel view synthesis),

✅ virtuális valóság és AR alkalmazásokban.

A hagyományos 3D modellezés → poligonokból, mesh-ekből, textúrákból épít fel egy 3D jelenetet.

A NeRF ehelyett egy neurális hálózatba “kódolja bele” a jelenetet.

Konkrétan:

• A neurális hálózat megtanulja, hogy:
  • egy adott térbeli pontból (x, y, z) egy adott irányba (kamera irány) milyen színű fény (radiance) jön → szín.
  • az adott pont mennyire átlátszó (opacity, density).

Így a hálózat megtanulja:

“Mi sugárzik ki a tér adott pontjából különböző irányokba?”

A cél:

• Néhány fénykép alapján (pl. 20-50 kép) megtanítani a hálózatot:
  • hogyan nézne ki a jelenet bármilyen nézőpontból.

Ezután:

• bármilyen nézőpontból tetszőleges új képet tudunk renderelni.
• Olyan, mintha “szabadon mozognánk a jelenetben”.

• Sok fénykép a jelenetről különböző kameraállásokból.
• A kamerák pozícióját és irányát ismerni kell (camera pose).

• A NeRF egy MLP (Multi-Layer Perceptron → egyszerű feed-forward hálózat).
• Bemenete: (x, y, z) pozíció + (θ, φ) sugár irány.
• Kimenete:
  • szín (R,G,B).
  • sűrűség / átlátszatlanság (density, σ).

• Minden pixelhez a kép síkján egy sugár indul a kamerából a jelenet felé.
• A sugár mentén sok (x, y, z) pontot mintavételezünk.
• A hálózat megmondja:
  • az adott ponton milyen szín jön, és mekkora az áttetszőség.
• Ezekből a térbeli pontokból a volumetrikus rendering szabályai alapján számoljuk ki a pixel színét.

• A hálózatot úgy tanítjuk, hogy a renderelt képek minél jobban hasonlítsanak a valódi bemeneti képekhez (loss = pixel loss).

A NeRF modellezett sugárzás:

$${\displaystyle C(r)=\int _{t_{n}}^{t_{f}}T(t)\sigma (t)c(t)dt}$$

ahol:

• ${\textstyle C(r)}$: sugár színe (pixel).
• ${\textstyle t}$: távolság a kamera mentén.
• ${\textstyle \sigma (t)}$: density / opacitás a pontban.
• ${\textstyle c(t)}$: szín a pontban.
• ${\textstyle T(t)}$: transzmisszió (mennyi fény jut át eddig).

• Structure from motion: 3D pontfelhő generálás → zajos, részletvesztés.
• Mesh-reconstruction + texture mapping → drága, nehéz jól csinálni.

✅ Folytonos térbeli reprezentáció → nincs fix felbontás.

✅ Valósághű fény, áttetszőség, tükröződés.

✅ Kevés bemeneti kép is elég.

✅ Kis tárhely → a hálózat paramétereiben tároljuk az egész jelenetet.

• Tanítási idő → klasszikus NeRF 1-2 óra / jelenet.
• Rendering sebessége → lassú volt → később FastNeRF, Instant NeRF.
• Camera pose ismeret szükséges → kalibráció kell.

• FastNeRF → optimalizált renderelés.
• Mip-NeRF → több szintű részletesség.
• Instant NeRF (NVIDIA, 2022):
  • Radikálisan gyorsabb (másodpercek alatt betanítható).
  • GPU-accelerated (CUDA).
  • Real-time novel view synthesis.
• Dynamic NeRF → mozgó jelenetek.
• NeRF in the Wild → nem laborban készült képekből is működik.

• Valós jelenetek rögzítése → bármilyen szögből újra renderelhető.
• Hibrid jelenetek (valós + CGI) pontos illesztése.

• Valós terek gyors beszkennelése → VR-ban szabadon körüljárható.

• Valós környezet precíz 3D modellje → AR tárgyak pontos integrálása.

• Tárgyak / épületek valósághű 3D megörökítése.

• Termékek valósághű 3D prezentációja weben.

A NeRF az egyik leggyorsabban fejlődő terület:

✅ Real-time NeRF → VR/AR-ra alkalmas.

✅ Dynamic scenes NeRF → mozgó objektumok modellezése.

✅ Generalized NeRF → kevesebb betanítás is elég → 1-2 kép.

✅ NeRF + Neurális Rendering → új generációs renderelés pipeline.

A Neural Radiance Field (NeRF):

✅ Tanít egy neurális hálózatot, hogy bármilyen irányból megmondja, mi látszik a jelenetben.

✅ Nagyon részletgazdag, fotorealisztikus 3D modell keletkezik → folytonos térbeli reprezentációval.

✅ Hatalmas hatás a CGI, VR/AR, fotogrammetria, filmipar területén.

✅ A kutatások robbanszerűen fejlődnek, egyre gyorsabb, egyre általánosabb rendszerek jelennek meg.

Kulcsüzenet:

NeRF az első olyan technika, ami “egy neurális hálóba bele tudja tanítani egy teljes valós jelenet 3D struktúráját és vizuális megjelenését”.

• neural radiance field - Szótár.net (en-hu)
• neural radiance field - Sztaki (en-hu)
• neural radiance field - Merriam–Webster
• neural radiance field - Cambridge
• neural radiance field - WordNet
• neural radiance field - Яндекс (en-ru)
• neural radiance field - Google (en-hu)
• neural radiance field - Wikidata
• neural radiance field - Wikipédia (angol)