神经辐射场有哪些使用案例？
NeRF 可以渲染复杂的场景并为各种应用场景生成图像。
计算机绘图和动画
在计算机绘图过程中，可以使用 NeRF 创建逼真的视觉效果、模拟和场景。NeRF 捕获、渲染和投影逼真的环境、角色和其他图像。NeRF 通常用于改善视频游戏画面和 VX 电影动画。
医学成像
NeRF 有助于通过 2D 扫描（例如 MRI）创建全面的解剖结构。其技术可以重建人体组织和器官的逼真表现，为医生和医疗技术人员提供有用的视觉环境。
虚拟现实
NeRF 是虚拟现实和增强现实模拟中的一项重要技术。由于它们可以精确地建模 3D 场景，因此有助于创建和探索逼真的虚拟环境。根据您的观看方向，NeRF 可以显示新的视觉信息，甚至可以在真实空间中渲染虚拟物体。
卫星图像和规划
卫星图像提供了一系列图像，NeRF 可以使用这些图像来生成地球表面的总和模型。它对于需要对现实世界环境进行数字化的现实捕获（RC）应用场景非常有用，您可以将空间位置数据转换为非常详细的 3D 模型。例如，将航空影像重建为景观渲染常常用于城市规划，因为它可针对区域真实布局提供有用的参考。
下图为 3D 建筑模型示例。
神经辐射场的工作原理是？
通过各种数字图形技术创建的计算机渲染 3D 图像具有几个不同的属性，这些属性定义了它们的质量和真实感。例如：
- 几何方面，例如场景中 3D 模型的定位、方向和比例
- 照明方面，例如阴影、亮度、颜色和反射
- 透明和半透明显示光线如何穿过玻璃或雾等材料
- 体积和密度，例如烟或云的密度
- 模拟布料、木材或金属等材质的纹理
颜色的选择及其分布在图像的视觉冲击中也起着关键作用。阴影决定了不同表面区域的照明方式，从而营造出一种深度和形式感。
NeRF 将计算机绘图技术与神经网络架构相结合，以实现上述所有要求。
下图是计算机渲染 3D 图像的示例。
神经辐射场的架构
NeRF 使用多层感知（MLP）（一种完全连接的神经网络架构）来创建 3D 场景的表现形式。MLP 是神经网络和深度学习的基础模型。它经过训练，可以将空间坐标和视野方向映射到颜色和密度值。MLP 使用一系列数学结构来组织输入（例如 3D 空间中的位置或 2D 视图方向）来确定 3D 图像中每个点的颜色和密度值。
该网络还学习如何改变场景中光线的亮度和颜色。通过加深对这些光线（即辐射建模）的理解，它可以从不同的角度显示不同的颜色和密度。
神经辐射场的类型
早期版本的 NeRF 很难优化，速度也很慢，而且它们需要通过照片输入来匹配使用相同相机光线的照明。从那以后，在最初的技术基础上又有了一些改进。
PixelNeRF
NeRF 最早的新形式之一是 PixelNeRF（CPVR 2021）。这种部署引入了一个完全卷积的架构，可以根据单个图像输入进行调整。这种方法消除了对许多经校准和有组织视图的需求，并减少了所需的总计算资源。这种新方法简化了创建和优化 NeRF 的过程。
Mega-NeRD
Mega-NeRD（CVPR 2022）是另一个 NeRF 框架，在处理大型场景时特别有用。它提供了另一种几何聚类算法和稀疏网络结构，使其能够处理不同光照条件下的图像。这种经过优化的 NeRF 使用稀疏神经辐射网格（SNeRG）来有效地捕捉和渲染现实环境。
NSVF
神经稀疏体素场（NSVF）是一种 NeRF，可以在其渲染阶段跳过任何空像素，从而提高渲染速度。该技术可以学习网络单元中的像素结构，使其无需特定的视角即可创建高质量图像。
Plenoptic Voxel
Plenoptic Voxel（2021）的创新没有使用多层感知神经网络，而是使用了稀疏的 3D 网格。使用此网格，您可以提高新模拟的渲染速度，同时通过立体像素插值保持视觉保真度。
神经辐射场如何渲染图像？
神经渲染是指由 NeRF 创建图像的过程。NeRF 使用各种技术将原始数据转换为详细的 3D 表现形式。
图形渲染
计算机绘图领域的渲染技术使得 NeRF 模型能够以几何方式投影和操纵场景。例如：
- 射线投射模拟用户的视角来计算物体的可见性
- 光线追踪通过模拟光的物理行为（包括反射、折射和阴影）对这一概念进行了扩展
- 光栅化将 3D 矢量信息转换为 2D 屏幕上的像素，采用各种算法来高效模拟照明和质感效果
体绘制
体绘制是另一种必不可少的策略。算法确定 3D 空间或图像中每个像素的红、绿、蓝和 Alpha（体积密度）值。这些数字映射到它们在 2D 图像中的相应位置。
另一种技术是视图合成，其操作方式与体绘制相反。该技术根据一系列 2D 图像构造 3D 视图。视图合成创建一个半球状布局，使用从不同角度拍摄的一系列图像来表示物体。此过程将每张 2D 图像拟合到物体周围的相应位置，并以 3D 形式对其进行重建。
AWS 如何为您的神经辐射场要求提供支持？
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