Perché È Fondamentale Comprendere le NeRF: Verso un Nuovo Futuro dell’Imaging Ogni tanto si manifesta una nuova tecnologia che non solo fa avanzare un determinato campo, ma acquista anche un ampio fascino culturale. Nel campo della fotografia, abbiamo visto diverse innovazioni nel corso degli anni.
Le fotocamere Polaroid hanno raggiunto la fama per la loro tecnologia di stampa istantanea, offrendo stampe immediate ed evitando la necessità di sviluppare pellicole. La fotografia digitale ha guadagnato popolarità grazie alla sua comodità, eliminando la necessità di sviluppo della pellicola e offrendo un controllo più ampio sul processo fotografico. Piattaforme di condivisione fotografica come Instagram hanno permesso di condividere foto senza sforzo, promuovendo al contempo un forte senso di comunità e portando la fotografia nel mondo dei social media.
Ora siamo all’alba di un nuovo tipo di immagini fotografiche che sta emergendo, una tecnologia conosciuta come campi di radianza neurale (NeRF).
Ma cosa sono esattamente i NeRF? Un campo di radianza neurale, o NeRF, è un tipo di rete neurale avanzata che può generare nuove prospettive di ambienti 3D dettagliati, utilizzando solo una serie limitata di immagini 2D come base. Mediante tecniche avanzate di machine learning, i NeRF possono trasformare le immagini 2D in modelli 3D, fornendo una rappresentazione dettagliata di oggetti o scene intere.
In parole povere, quando viene fornita una serie di immagini di un oggetto da diverse angolazioni, la rete neurale impara a creare una rappresentazione 3D dell’oggetto che può essere utilizzata per generare nuove viste dell’oggetto.
Potrebbe sembrare un processo laborioso dover scattare più immagini e poi cucirle insieme, ma in realtà non lo è. Ora sono disponibili app mobili come Luma AI che rendono facile generare NeRF direttamente dal tuo smartphone. Per gli sviluppatori, ci sono strumenti come Nvidia NGP Instant NeRF, TurboNeRF e NeRFStudio con cui sperimentare, ma la semplicità di Luma lo rende accessibile a tutti.
E francamente, poiché sempre più app come Luma continuano a semplificare l’acquisizione di NeRF, vedremo un maggiore utilizzo di NeRF nel mainstream, rappresentando una potenziale evoluzione della fotografia digitale. Perché? Perché mentre le foto 2D hanno il loro fascino, le foto 3D interattive portano l’immagine a un livello completamente nuovo. Non sono solo più coinvolgenti, ma offrono anche un’esperienza più dettagliata e avvincente.
Le NeRF sono un NUOVO mezzo rivoluzionario che ha diverse applicazioni in vari campi, tra cui architettura, immobiliare, videogiochi, effetti speciali cinematografici e visualizzazione scientifica. I NeRF potrebbero essere utilizzati per creare ambienti 3D dettagliati e realistici per esperienze di realtà virtuale e aumentata, tour virtuali di luoghi del mondo reale, videogiochi immersivi, applicazioni educative che permettono agli utenti di esplorare siti storici o concetti scientifici in tre dimensioni, e molto altro ancora.
Le NeRF non sono la stessa cosa della fotogrammetria, una tecnica utilizzata per la ricostruzione 3D delle fotografie da diversi decenni. Sebbene la fotogrammetria sia anch’essa una forma di fotografia 3D, ci sono alcune innovazioni importanti che rendono le NeRF superiori alle scansioni fotografiche o alla fotogrammetria.
Le NeRF possono gestire condizioni di illuminazione complesse e dedurre le informazioni di illuminazione dalle immagini di input per applicarle alla scena ricostruita. Inoltre, le NeRF sono una forma di intelligenza artificiale generativa e possono renderizzare le immagini da qualsiasi punto di vista, anche se il punto di vista non è stato catturato nelle immagini originali.
In conclusione, mentre il mondo si muove verso il calcolo spaziale e le immagini 3D diventano sempre più importanti come mezzo visivo, i NeRF stanno emergendo per portare le immagini al livello successivo. Le potenziali applicazioni dei NeRF sono ampie e variegate, e possiamo aspettarci di vedere questa tecnologia utilizzata in un crescente numero di settori negli anni a venire.
di Paul DelSignore da Medium.com
