神經(jīng)輻射場
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-04
神經(jīng)輻射場的視頻教程
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)流場求解
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)流場求解
采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)cfd流場的求解
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神經(jīng)輻射場的實(shí)例教程
圖3：（a）三維投影拍攝結(jié)果展示，相較前期工作，本文改善了前景背景邊界的失真，實(shí)現(xiàn)了更逼真的景深效果，（b）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)實(shí)現(xiàn)全息投影像差矯正
研究結(jié)果顯示，該方法能夠穩(wěn)健地處理非完美深度圖的真實(shí)采集輸入，且通過用戶閉環(huán)(user-in-the-loop)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，可以實(shí)現(xiàn)端到端生成光學(xué)像差矯正后的三維投影，已達(dá)到去除用戶佩戴矯正眼鏡的需求。
視頻1：基于神經(jīng)輻射場（NeRF）輸出的RGB-D所計(jì)算拍攝的三維全息投影
本研究的開展，解決了兩大類傳統(tǒng)算法各自的痛點(diǎn)，提供了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算全息圖渲染訓(xùn)練新思路以及更適合的三維輸入表征。該方法的穩(wěn)健性使得由神經(jīng)輻射場(NeRF)重建的帶有不完美深度圖的三維場景也能夠被轉(zhuǎn)化高質(zhì)量的計(jì)算全息圖，從而極大地減小了真實(shí)采集輸入的獲取難度。此外針對像差修正的集成為計(jì)算全息在輕量級、可穿戴的便攜式全息近眼顯示的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)可行性支持。
論文信息
Shi, L., Li, B. & Matusik, W. End-to-end learning of 3D phase-only holograms for holographic display. Light Sci Appl 11, 247 (2022).
https://doi.org/10.1038/s41377-022-00894-6
文章來源：中國光學(xué)
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展開 傳統(tǒng)的模型只能生成單一的輸出表達(dá)形式，但Shap·E 可以生成隱式函數(shù)的參數(shù)，這些函數(shù)可以作為紋理網(wǎng)格或神經(jīng)輻射場(NeRF) 進(jìn)行渲染，從而實(shí)現(xiàn)多樣化和逼真的3D 圖像生成。Shap·E 采用了隱式神經(jīng)表示(INRs) 來編碼3D 圖像，提供了一個(gè)靈活且高效的框架，能夠捕捉到3D 圖像的詳細(xì)幾何特征。
使用AI 生成3D 模型是想當(dāng)困難的，因?yàn)?D 模型可以是非常復(fù)雜，具有大量的細(xì)節(jié)和紋理。因此，需要處理大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算來生成這些模型，這需要強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和算法支持。同時(shí)需要精確測量和處理大量的數(shù)據(jù)，包括幾何形狀、尺寸、紋理、顏色等等。因此，算法必須具有高度的精度和準(zhǔn)確性，以確保生成的3D 模型符合預(yù)期。
Shap-E 的訓(xùn)練包括先將編碼器用來將3D 圖像轉(zhuǎn)換成隱式函數(shù)參數(shù)，再用有條件擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而生成多樣且復(fù)雜的3D 圖像。與Point-E 模型相比，Shap-E 在更高維度和多重表示輸出空間的情況下，顯示出更快的修正速度和相當(dāng)或更好的樣本質(zhì)量。
與Point-E的對比
OpenAI去年發(fā)表的Point-E是據(jù)文字提示產(chǎn)生3D點(diǎn)狀云，而新發(fā)布的Shap-E可以將文字或圖片轉(zhuǎn)成3D圖形的Shap-E模型。輸出文件可以在微軟小畫家3D（Paint 3D）中打開，甚至能夠轉(zhuǎn)成用于3D打印機(jī)的STL文件。此外，Shap-E相較去年發(fā)表的Point-E，能夠提供更好的3D圖像，產(chǎn)出效率更高。
OpenAI所開發(fā)的Shap-E 3D模型，是直接建立出物體的輪廓，并采用神經(jīng)輻射場（Neural Radiance Fields，NeRF）的功能，克服了初期模型的模糊性。NeRF與VR、AR使用的技術(shù)相同，可使3D場景視覺上更有臨場真實(shí)。
展開 實(shí)驗(yàn)室介紹：
開放式測試場 (Radiated Test)
半電波暗室 (EMI Pretest)
電波隔離室 (Conducted / Power Clamp Test)
磁場輻射測試室 (lighting devices Test)
超低頻輻射測試室 (LR/TCO Test)
電磁干擾修改室 (EMI Debug)
電磁耐受修改室 (RS Debug)
全電波暗室 (RS Test)
靜電放電測試室 (ESD Test)
雷擊測試室 (Surge Test)
傳導(dǎo)耐受測試室 (CS Test)
性快速脈沖&電源諧波&電壓變動(dòng)&磁場耐受測試室
展開 一、NeRF
1、神經(jīng)輻射場（Neural Radiance Fields）
NeRF是將三維空間中的每個(gè)點(diǎn)的顏色和密度信息編碼為一個(gè)連續(xù)的函數(shù)并由MLP參數(shù)化。給定一個(gè)視角和三維空間中的點(diǎn)，NeRF可以預(yù)測該點(diǎn)的顏色和沿視線方向的密度分布。通過對這些信息進(jìn)行體積渲染，NeRF能夠合成出新視角下的圖像。
2、優(yōu)勢
高保真輸出。
基于NerFStudio提供了較為友好地代碼庫。
相對較快的訓(xùn)練時(shí)間。
對于待重建區(qū)域具有可擴(kuò)展性。
3、不足及主要挑戰(zhàn)
渲染速度緩慢。NeRF需要沿著從相機(jī)到場景的每條光線進(jìn)行大量的采樣和計(jì)算，以準(zhǔn)確估計(jì)場景的體積密度和顏色。這個(gè)過程計(jì)算密集，在NVIDIA A100上進(jìn)行了測試，全HD分辨率下，渲染一張圖像大約需要10s。
場景深度估計(jì)效果不理想。NeRF通過體積渲染隱式地學(xué)習(xí)了場景的深度信息，但這種深度信息通常是與場景的顏色和密度信息耦合在一起的。這意味著，如果場景中存在遮擋或非朗伯（non-Lambertian）反射等復(fù)雜情況，NeRF可能難以準(zhǔn)確估計(jì)每個(gè)像素的深度。
近距離物體重建質(zhì)量可能較低。這可能是由視角和分辨率不足、深度估計(jì)不夠準(zhǔn)確以及運(yùn)動(dòng)模糊遮擋等問題造成的。
高FOV相機(jī)校準(zhǔn)不完善導(dǎo)致的重影偽影。
當(dāng)然為了解決這些問題研究人員通過引入深度正則化來提升NeRF深度估計(jì)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，通過優(yōu)化NeRF的結(jié)構(gòu)和算法提升渲染速度。
二、3DGS
1、3D高斯?jié)姙R（3D Gaussian Splatting）
3DGS采用三維高斯分布來表示場景中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，每個(gè)點(diǎn)用一個(gè)具有均值和協(xié)方差的高斯函數(shù)來描述。
展開 對比傳統(tǒng)的神經(jīng)輻射場（NeRF）方法，3DGS 凸顯優(yōu)勢。NeRF 雖能構(gòu)建出具有高度真實(shí)感的連續(xù)、立體場景，實(shí)現(xiàn)空間坐標(biāo)到圖像色彩及密度的直接映射，但計(jì)算強(qiáng)度極高，單一場景構(gòu)建往往需要投入大量的算力資源與時(shí)間成本，尤其是在追求高分辨率輸出時(shí)，這一問題更為突出。
此外，NeRF 的可編輯性較差，單一場景的任何編輯都意味著要重新訓(xùn)練整個(gè)流程。而 3DGS 通過顯式建模方法，巧妙避開了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中繁重的計(jì)算開銷，訓(xùn)練速度大幅提升，渲染效率更高 。同時(shí)，3D 高斯點(diǎn)能夠捕捉場景中的每一處細(xì)節(jié)，實(shí)現(xiàn)高精度的三維重建，并且支持實(shí)時(shí)渲染。
然而，3DGS 并非十全十美。在面對極為復(fù)雜的三維場景時(shí)，為了精準(zhǔn)還原每一處細(xì)節(jié)，可能需要海量的高斯點(diǎn)，這無疑會顯著增加計(jì)算負(fù)擔(dān)與內(nèi)存消耗。并且，當(dāng)前 3DGS 的應(yīng)用主要集中于靜態(tài)場景的重建，如何高效且精準(zhǔn)地處理動(dòng)態(tài)場景中的物體變化，使其能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地反映動(dòng)態(tài)物體的位置、形狀及運(yùn)動(dòng)軌跡等信息，仍然是擺在科研人員與工程師面前的一道技術(shù)難題。
三、基于 aiSim 的 3DGS 方案全流程
1、原始數(shù)據(jù)輸入與標(biāo)準(zhǔn)化
以多源傳感器采集為起點(diǎn)，通過相機(jī)、激光雷達(dá)、自車運(yùn)動(dòng)傳感器捕獲真實(shí)道路的圖像、點(diǎn)云、位姿數(shù)據(jù)。針對這些數(shù)據(jù)格式、精度、時(shí)間戳異構(gòu)的問題，aiData 工具鏈通過標(biāo)準(zhǔn)化算法將第三方數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式，從而確保點(diǎn)云、圖像、標(biāo)定信息協(xié)同工作，確保后續(xù)處理工作正確運(yùn)行。
2、3D 場景預(yù)處理
（1）3D 自動(dòng)標(biāo)注：在 aiData 工具鏈里，3D 自動(dòng)標(biāo)注依托多模態(tài)數(shù)據(jù)與算法流程實(shí)現(xiàn)。
展開 
神經(jīng)輻射場的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
神經(jīng)輻射場的最新內(nèi)容
探討如何構(gòu)建端到端高置信度驗(yàn)證體系？5個(gè)月前
神經(jīng)輻射場（NeRF）/高斯濺射（GS）技術(shù)的應(yīng)用與驗(yàn)證：NeRF/GS等神經(jīng)渲染技術(shù)能夠從多視角圖像中重建出高逼真的三維場景，極大地提升了場景的真實(shí)感和重建效率[2]。但其置信度同樣需要嚴(yán)格驗(yàn)證：
精度評估：通過與高精度激光掃描儀采集的地面真實(shí)點(diǎn)云進(jìn)行對比，評估NeRF/GS重建場景的幾何精度（點(diǎn)云RMSE）[3].
對比傳統(tǒng)的神經(jīng)輻射場（NeRF）方法，3DGS 凸顯優(yōu)勢。NeRF 雖能構(gòu)建出具有高度真實(shí)感的連續(xù)、立體場景，實(shí)現(xiàn)空間坐標(biāo)到圖像色彩及密度的直接映射，但計(jì)算強(qiáng)度極高，單一場景構(gòu)建往往需要投入大量的算力資源與時(shí)間成本，尤其是在追求高分辨率輸出時(shí)，這一問題更為突出。
此外，NeRF 的可編輯性較差，單一場景的任何編輯都意味著要重新訓(xùn)練整個(gè)流程。
一、NeRF
1、神經(jīng)輻射場（Neural Radiance Fields）
NeRF是將三維空間中的每個(gè)點(diǎn)的顏色和密度信息編碼為一個(gè)連續(xù)的函數(shù)并由MLP參數(shù)化。給定一個(gè)視角和三維空間中的點(diǎn)，NeRF可以預(yù)測該點(diǎn)的顏色和沿視線方向的密度分布。通過對這些信息進(jìn)行體積渲染，NeRF能夠合成出新視角下的圖像。
2、優(yōu)勢
高保真輸出。
傳統(tǒng)的模型只能生成單一的輸出表達(dá)形式，但Shap·E 可以生成隱式函數(shù)的參數(shù)，這些函數(shù)可以作為紋理網(wǎng)格或神經(jīng)輻射場(NeRF) 進(jìn)行渲染，從而實(shí)現(xiàn)多樣化和逼真的3D 圖像生成。Shap·E 采用了隱式神經(jīng)表示(INRs) 來編碼3D 圖像，提供了一個(gè)靈活且高效的框架，能夠捕捉到3D 圖像的詳細(xì)幾何特征。
視頻1：基于神經(jīng)輻射場（NeRF）輸出的RGB-D所計(jì)算拍攝的三維全息投影
本研究的開展，解決了兩大類傳統(tǒng)算法各自的痛點(diǎn)，提供了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算全息圖渲染訓(xùn)練新思路以及更適合的三維輸入表征。該方法的穩(wěn)健性使得由神經(jīng)輻射場(NeRF)重建的帶有不完美深度圖的三維場景也能夠被轉(zhuǎn)化高質(zhì)量的計(jì)算全息圖，從而極大地減小了真實(shí)采集輸入的獲取難度。
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