NeRF - Bedri Yılmaz

NeRF (Neural Radiance Fields)

NeRF, üç boyutlu sahneleri modellemek için kullanılan bir derin öğrenme tekniğidir. Bu teknoloji, 2D görüntüler yerine 3D sahnelerin doğrusal olmayan bir temsilini öğrenmeye odaklanır. NeRF, bir sahnenin her noktasındaki ışık yoğunluğunu ve rengini hesaplayabilen bir sinir ağı modeli kullanır. Bu şekilde, görüntüleme açılarına ve ışık koşullarına göre gerçekçi 3D sahneler oluşturabilir.

NeRF, birçok uygulamada kullanılabilecek potansiyel içerir. Örneğin, sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik uygulamalarında gerçekçi sahneler oluşturmak için kullanılabilir. Ayrıca, sinematografi ve video oyunları gibi endüstrilerde de 3D modelleme ve animasyon için önemli bir rol oynayabilir.

NeRF’in çalışma prensibi oldukça karmaşıktır, ancak temelde, sahnede bulunan her bir noktayı temsil eden bir radyans alanını (nef) öğrenir. Bu alan, her bir ışın için (kamera ışınları gibi) hangi renk ve yoğunluk değerlerine sahip olduğunu belirler. Eğitilmiş bir NeRF modeli, bir kamera açısından görüntülenen bir ışın demetinin (ray marching) her bir noktasındaki renk değerlerini hesaplayabilir, böylece 3D sahnenin 2D bir görüntüsünü oluşturabilir.

Bu teknoloji, derin öğrenmenin ve bilgisayar grafiklerinin kesişiminde yer alır ve gerçekçi 3D sahneler oluşturmak için geleneksel yöntemlerden daha esnek bir yaklaşım sunar. Araştırmacılar ve endüstri profesyonelleri, NeRF’i kullanarak daha gerçekçi ve etkileyici sanal dünyalar oluşturmanın yeni yollarını keşfetmek için çalışmalarını sürdürmektedirler.

Ozan Sihay’ın NeRF teknolojisi ile ilgili videosunu aşağıda bulabilirsiniz.