NeRF（ニューラルラジアンスフィールド）

NeRF（Neural Radiance Field：ニューラルラジアンスフィールド）とは、複数方向から撮影した2D画像の集合から、ニューラルネットワークを使って3Dシーンを暗黙的に表現し、任意の新しい視点からのレンダリング（Novel View Synthesis）を可能にする技術です。

仕組みを説明します。NeRFは3D空間の座標（x, y, z）と視線方向（θ, φ）を入力として受け取り、その点の色（RGB）と密度（不透明度）を出力するMLPを学習します。体積レンダリング（Volume Rendering）と呼ばれる古典的な手法でピクセル値を積分することで、新視点画像を合成します。このニューラルネットワーク自体がシーンの3D情報を暗黙的に保持します。

発展形を紹介します。Instant-NGP（2022年）はハッシュエンコーディングで学習を数千倍高速化しました。3D Gaussian Splatting（2023年）は点群ベースの表現でリアルタイムレンダリングを実現し、NeRFより高速・高品質として注目されています。Mip-NeRFはアンチエイリアシングを改善し、Nerfactoは実用的なNeRFパイプラインを提供します。

実用応用としては、映画・VFXでのフォトリアルな3Dシーン生成、AR/VRコンテンツ制作、建築・文化財のデジタルアーカイブ、自動運転のシーン理解、ロボットの環境マッピングなどがあります。生成AI分野ではtext-to-3Dへの応用も進んでいます。