NeRF (Neural Radiance Fields) 概念デモ

カメラを動かすには: ドラッグして回転、スクロールでズーム

このデモはNeRFの基本的な概念を視覚化したものです。以下が実装の特徴です： 主な機能と説明 放射輝度フィールドの表現 3D空間内に複数のポイントを配置して放射輝度フィールドを表現 実際のNeRFではニューラルネットワークがこの機能を担う 体積レンダリングの視覚化 レイキャスティングモードで光線伝搬のサンプリングを表示 各サンプルポイントは実際のNeRFでネットワークに問い合わせる位置 インタラクティブな調整 サンプル数の変更: 実際のNeRFでは光線上のサンプリング密度に相当 密度スケールの調整: 放射輝度フィールドの密度を調整 表示モード切替 通常表示: 内部のオブジェクト形状を表示 レイキャスティング表示: NeRFの体積レンダリングプロセスを視覚化 技術的制限 このデモは教育目的であり、以下の点で実際のNeRFとは異なります： 実際のNeRFは深層学習フレームワーク（TensorFlow/PyTorch）で実装 本物のNeRFではMLPでラディアンスと密度を予測 ブラウザだけでニューラルネットワークの重みを学習することは計算負荷が高すぎる 実際のNeRF実装では、複数の画像から3Dシーンの表現を学習し、任意の視点からの新しい画像を生成できます