딥러닝 3D 생성모델 Neural Radiance Fields (NeRF)에 대해서 알아보자.

딥러닝 기반 3D 생성모델 중 Neural Radiance Fields (NRF)는 최근 몇 년간 컴퓨터 비전과 컴퓨터 그래픽스 분야에서 큰 주목을 받고 있는 매우 흥미로운 기술입니다. NRF는 이미지와 3D 장면 간의 관계를 파악하는 데 중점을 둔 모델로서, 3D 장면을 기반으로 현실적이고 고품질의 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.

NRF는 신경망 기반의 몇 가지 중요한 개념을 활용하는데, 가장 주목할 만한 점은 샘플링 기술과 implicit representation의 사용입니다.

샘플링 기술:
NRF는 새로운 이미지를 생성하기 위해 레이를 샘플링하는 방법을 사용합니다. 즉, 물체를 통과하는 가상의 광선들을 생성하고 이러한 광선들의 특성을 학습하여 3D 공간의 색상과 물체 정보를 추정합니다. 이렇게 생성된 이미지들은 광선이 픽셀을 통과할 때의 빛의 반사 및 굴절과 같은 물리적 특성을 잘 반영합니다.

Implicit representation:
NRF는 3D 장면을 잘 설명하는 함수를 학습합니다. 이 함수를 implicit representation 또는 neural radiance field라고 합니다. 이 함수는 3D 공간에서 특정 점의 색상과 표면 속성(예: 높이, 텍스처 등)을 예측하는 역할을 합니다. 이러한 함수를 학습하는 것은 기존의 explicit representation 방식과는 다른 장점을 제공합니다. 예를 들어, NRF는 물체의 형태와 표면 상태에 대한 명시적인 모델링 없이도 물체를 생성할 수 있습니다.

따라서 NRF의 주요 이점은 다음과 같습니다:

3D 공간을 기반으로 현실적이고 고품질의 이미지 생성 가능
명시적인 3D 모델링이 필요하지 않아 데이터 준비와 모델 구축이 간소화됨
장면 내의 물체와 광원에 대한 일관성 있는 추론 가능
그러나 NRF 역시 몇 가지 고려해야 할 점들이 있습니다:

 

정리가 잘되어 있는 깃 추천

NeRF (Neural Radiance Fields) - Original Implementation:
GitHub 링크: https://github.com/bmild/nerf Neural Radiance Fields (NeRF) 논문의 원래 구현으로, 3D 공간에서 장면을 재구성하고 새로운 이미지를 생성하는 NeRF 모델을 구현한 것입니다. TensorFlow를 기반으로 작성되었으며, 논문과 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.
IDR (Implicit Differentiable Renderer) - PyTorch Implementation:
GitHub 링크: https://github.com/vsitzmann/idr DeepVoxels: Learning Persistent 3D Feature Embeddings 논문과 관련된 Implicit Differentiable Renderer (IDR)를 구현한 것입니다. 이 논문은 NeRF의 기본 아이디어를 바탕으로 더 발전된 형태의 3D 생성모델을 제안합니다. IDR은 PyTorch를 사용하여 구현되었습니다.

 

딥러닝 3D 생성모델 Lecture 06: Neural Radiance Fields (NeRF) 코랩 실습 링크 : 

https://colab.research.google.com/github/bmild/nerf/blob/master/tiny_nerf.ipynb

 

TensorFlow 구현 예시

# 필요한 라이브러리 임포트
import tensorflow as tf
import numpy as np

# NeRF 모델 정의
class NeRF(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(NeRF, self).__init__()

        # 여기에서 모델의 레이어들을 정의합니다.
        # 예를 들어 fully connected 레이어, 활성화 함수, 등을 사용할 수 있습니다.

    def call(self, input_xyz, input_viewdir):
        # 모델의 Forward Pass를 정의합니다.
        # input_xyz: 3D 공간의 좌표
        # input_viewdir: 관찰 방향

        # 여기서는 input_xyz와 input_viewdir를 활용하여 3D 공간에서의 색상 값을 예측합니다.

        return predicted_color

# 모델 생성
nerf_model = NeRF()

# 학습 데이터셋 준비 (input_xyz, input_viewdir, ground_truth_color)
# ...

# 손실 함수 정의 (예시로 Mean Squared Error 사용)
def loss_fn(y_true, y_pred):
    return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

# 옵티마이저 정의
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 학습 루프
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    with tf.GradientTape() as tape:
        # Forward Pass
        predicted_color = nerf_model(input_xyz, input_viewdir)

        # 손실 계산
        loss = loss_fn(ground_truth_color, predicted_color)

    # 그래디언트 계산 및 모델 업데이트
    gradients = tape.gradient(loss, nerf_model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, nerf_model.trainable_variables))

    # 로그 출력 (필요에 따라)
    if epoch % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.numpy()}")

# 학습된 모델을 이용하여 새로운 이미지 생성
new_image = nerf_model(new_xyz, new_viewdir)
# ...

 

학습에 필요한 데이터셋의 크기와 다양성에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있습니다.
높은 해상도의 이미지를 생성하기 위해서는 많은 연산 리소스와 시간이 필요할 수 있습니다.
현재까지 연구가 진행되어 발전 중인 기술이므로, 새로운 모델의 변화나 개선된 버전이 나올 수 있습니다.
딥러닝 3D 생성모델인 Neural Radiance Fields는 아직 연구 중인 분야이지만, 이미지 생성과 3D 장면 모델링 분야에서 새로운 가능성을 제시하고 있으며, 앞으로 더 많은 연구와 발전이 기대됩니다.