您是否厌倦了您最喜爱的电影和视频游戏中模糊、像素化的图像？进入 NeRF 技术，这是用于超逼真 3D 渲染的革命性新技术。NeRF 或神经辐射场使用深度学习算法从一系列 2D 图像重建场景，创建高度详细和准确的 3D 模型。这项技术有可能彻底改变电影、游戏和建筑行业，带来前所未有的真实感和沉浸感。在这篇博客中，我们将深入 NeRF 的世界，探索它在数字媒体未来的巨大潜力。

• 什么是 NeRF 技术？
• 如何为 NeRF 捕捉真实世界的内容
• NeRF 如何帮助构建元宇宙
• NVIDIA NeRF 推出 VR Scene Builder 工具

什么是 NeRF 技术？

NeRF 代表神经辐射场，这是计算机图形学和 3D 渲染领域的尖端技术。这是一种深度学习技术，可以从一系列 2D 图像中生成物体和场景的逼真 3D 模型。

NeRF 背后的基本思想是创建一个函数，将空间中的一个点作为输入并输出该点的颜色和不透明度。该功能使用深度神经网络进行训练，该网络使用 2D 图像推断物体或场景的 3D 结构。

训练神经网络后，它可以从任何角度生成对象或场景的新视图，具有与原始图像相同的细节和真实感。

这是通过将来自虚拟相机的光线投射到 2D 图像中的每个像素并使用 NeRF 函数确定 3D 空间中对应点的颜色和不透明度来实现的。NeRF 在电影、游戏和虚拟现实中有大量应用。

它创建了非常详细和逼真的 3D 环境，可以从任何角度实时探索。它还具有简化创建计算机生成图像的过程的潜力，因为它消除了劳动密集型手动建模和纹理的需要。

如何为 NeRF 捕捉真实世界的内容

要为 NeRF（神经辐射场）捕获真实世界的内容，您必须使用摄