Instant NeRF 可以在几毫秒内将 2D 图像转换为 3D 场景
这确实是现代技术的时代，事情可以在几秒钟内完成。Instant NeRF 证明了这一点，它能够在 NVIDIA研究团队进行的演示中渲染一个模特穿着像安迪·沃霍尔 (Andy Warhol)的 3D 场景 。使用从不同角度拍摄的静态照片只需要几十毫秒。
根据NVIDIA的说法，Instant NeRF 的概念非常简单：使用逆向渲染并将其应用于神经辐射场或 NeRF，可以将一组 2D 图像转换为 3D 作品。这与渲染 3D 场景的传统方法相去甚远，后者通常需要数小时到数天，具体取决于您想要包含的细节。使用 AI 的早期 NeRF 模型以某种方式缩短了渲染周期，尽管没有那么重要。然后是 Instant NeRF，这种方法可以在几毫秒内完成。
NVIDIA 图形研究副总裁 David Luebke 表示：“如果说多边形网格等传统 3D 表示类似于矢量图，那么 NeRF 就像位图图像：它们密集地捕捉光线从物体或场景中辐射的方式。” “从这个意义上说，Instant NeRF 对 3D 的重要性可能不亚于数码相机和 JPEG 压缩对 2D 摄影的重要性——极大地提高了 3D 捕获和共享的速度、易用性和范围。”
Instant NeRF 包括一个快速的 2D 图像捕捉过程来捕捉静态照片，因为来自主体的运动可以转化为模糊的 3D 场景。在此之后，NeRF 将通过提供缺失的信息并预测 3D 空间中任何方向辐射的光的颜色来重建场景。
“它依赖于 NVIDIA 开发的一种称为多分辨率哈希网格编码的技术，该技术经过优化可以在 NVIDIA GPU 上高效运行，”NVIDIA 企业通信团队的成员 Isha Salian 在一篇博文中写道。“使用新的输入编码方法，研究人员可以使用快速运行的微型神经网络获得高质量的结果……该模型是使用 NVIDIA CUDA 工具包和 Tiny CUDA 神经网络库开发的。由于它是一个轻量级的神经网络，它可以在单个 NVIDIA GPU 上进行训练和运行——在具有 NVIDIA Tensor Cores 的卡上运行速度最快。”
Instant NeRF 可用于多种用途，包括创建化身和虚拟世界或以 3D 形式重建场景和事件。它还可用于帮助和训练机器人学习物体的大小、形状和实际尺寸。