NeRF (Neural Radiance Fields): 3D 세계를 새롭게 바라보는 혁신적인 기술

안녕하세요! 오늘은 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전 분야에서 큰 화제가 되고 있는 ‘NeRF (Neural Radiance Fields)’라는 기술을 소개하려고 합니다. NeRF는 단순히 2D 사진 여러 장을 모아 3D로 재구성하는 것 이상의 놀라운 가능성을 보여주고 있어요. 이번 포스팅을 통해 이 기술이 어떤 원리로 작동하고, 어디에 활용될 수 있으며, 어떤 장점과 한계를 가지고 있는지 차근차근 알아보겠습니다.

NeRF란 무엇일까요?

NeRF는 Neural Radiance Fields의 약자로, 딥러닝 기반 신경망을 이용해 3D 공간 상의 빛(방사율, Radiance)과 밀도(Density)를 모델링하는 기술입니다. 쉽게 말해, 여러 각도에서 찍힌 2D 이미지들을 주면 이들을 토대로 해당 장면의 3D 구조를 유추하고, 어떤 시점에서든 장면을 재구성하여 이미지로 뽑아낼 수 있는 마법 같은 기술이에요.

 

이전에는 다수의 사진을 이용해 3D 모델(메시)나 포인트 클라우드를 만드는 기법들이 있었지만, NeRF는 연속적이고 부드러운 표현 덕분에 훨씬 사실적이고 자연스러운 3D 뷰를 생성할 수 있습니다.

 

참고 영상:

 

이 영상을 보면 NeRF가 어떤 식으로 시점을 바꿔가며 장면을 렌더링하는지 한눈에 확인할 수 있습니다.

NeRF는 어떻게 작동할까요?

NeRF의 핵심 원리를 단계별로 살펴보겠습니다.

1. 다양한 시점의 2D 이미지 수집:
   먼저, 어떤 장면을 여러 각도에서 촬영한 사진들이 필요합니다. 예를 들어, 사물을 둘러싸며 다양한 각도에서 사진을 찍는다고 생각해보세요.
2. 신경망 학습 (Neural Network Training):
   이 신경망은 입력으로 (3D 공간 상의 좌표)와 (카메라 시점과 방향) 정보를 받아, 그 지점에서 관측되는 빛(색)과 밀도를 예측하도록 학습합니다. 학습 데이터는 위에서 수집한 2D 이미지들인데, 이 이미지를 보고 모델이 “이 3D 지점에는 이런 색과 밀도가 있구나”라고 이해하는 거죠.
3. 볼륨 렌더링 (Volume Rendering):
   학습된 모델을 이용해, 원하는 시점에서 “광선을 쏘아보는” 과정을 거칩니다. 해당 광선이 3D 공간을 통과하며 어떤 색과 투명도를 만나는지 신경망에게 물어보고, 그 결과를 합쳐 새로운 뷰의 이미지를 생성하는 방식을 씁니다.
4. 최적화 (Optimization):
   처음엔 모델이 제대로 된 예측을 못하지만, 실제 이미지와 모델이 생성한 이미지를 비교하고 오차를 줄이는 방향으로 모델 파라미터를 계속 업데이트하며, 점점 더 정확한 3D 장면 표현이 되도록 만듭니다.

참고 자료:

• NeRF 원 논문 페이지
  여기서 논문, 코드, 데모를 확인할 수 있습니다.

NeRF의 특징과 장점

1. 높은 품질의 3D 재구성:
   미세한 디테일까지 재현 가능해, 이전 기술들보다 훨씬 사실적인 3D 장면을 얻을 수 있어요.
2. 연속적이고 부드러운 표현:
   3D 공간을 격자 형태(예: 픽셀, 복셀)로 표현하는 대신, 신경망 함수로 매끄럽게 표현하기 때문에 시점 변화 시 부드러운 전환이 가능합니다.
3. 적은 메모리 사용:
   복잡한 3D 모델을 수많은 폴리곤으로 표현하는 대신, 작은 신경망으로 압축적으로 표현할 수 있습니다.
4. 새로운 시점 생성:
   원래 없던 시점에서의 이미지를 쉽게 만들어낼 수 있어, VR/AR, 게임, 영화 촬영 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.

NeRF의 활용 분야

1. VR/AR 콘텐츠 제작:
실제 공간을 스캔한 뒤 NeRF로 모델링하면, 가상현실이나 증강현실에서 현실 같은 경험을 제공할 수 있습니다.

2. 영화·게임 산업:
씬을 다양한 각도에서 쉽게 재촬영하거나, 새로운 뷰를 얻을 수 있어 CG 제작에 유용합니다.

3. 문화재 보존 및 기록:
역사적 건축물이나 미술품을 다양한 시점에서 스캔한 뒤 NeRF로 재구성하면, 디지털 아카이빙이 쉽게 가능합니다.

4. 로보틱스 및 자율주행:
로봇이나 자율주행차량이 주변 환경을 3D로 이해하고 판단할 때 도움을 줄 수 있습니다.

NeRF의 현재 한계와 해결 과제

• 긴 학습 시간:
  고퀄리티 장면을 얻기 위해선 많은 계산 시간이 필요합니다.
• 정적 장면에 초점:
  현재 기술은 주로 움직이지 않는 대상(정적 장면)에 강점이 있으며, 움직이는 사물이나 동적인 환경을 실시간으로 표현하는 것은 아직 어려운 편입니다.
• 대규모 야외 환경 처리:
  넓은 공간이나 복잡한 야외 장면을 효율적으로 처리하기 위한 기술 발전이 필요한 상황입니다.

이러한 문제들을 해결하기 위한 연구는 활발히 진행 중이며, 점차 더 빠르고 유연한 NeRF 변형 모델들이 등장하고 있습니다.

파이썬으로 간단히 실험해보기 (아이디어)

아래는 NeRF 구현의 기본 아이디어를 담은 파이썬 패키지 예제를 보여드리는 정도입니다. 완전한 구현은 매우 복잡하지만, 이미 GitHub에는 NeRF 구현 레포지토리들이 다수 존재합니다.

# 이 코드는 완전한 NeRF 구현 예제는 아님. 참고용 아이디어 코드입니다.

!git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git
%cd nerf-pytorch

# 필요한 라이브러리 설치 (Colab 환경 가정)
!pip install imageio imageio-ffmpeg

# 예제 데이터 다운로드 및 학습 시도
!bash download_example_data.sh
!python run_nerf.py --config configs/fern.txt

# 학습 후, 새로운 시점에서 렌더링
!python run_nerf.py --render_only --config configs/fern.txt

위 예제는 yenchenlin님의 nerf-pytorch 구현체를 활용한 것입니다. 직접 코드를 돌려보며 학습 과정과 결과물(렌더링)을 확인할 수 있습니다.

참고: yenchenlin/nerf-pytorch GitHub

더 깊이 배우려면?

• 논문 및 튜토리얼 읽기:
  NeRF 관련 논문을 읽어보거나, 튜토리얼 자료를 살펴보세요.
• GitHub 레포지토리 분석:
  다양한 NeRF 구현체(nerf-pytorch, instant-ngp 등)를 참고해보면 이해가 빨라집니다.
• 커뮤니티 참가:
  컴퓨터 비전 연구자 커뮤니티나 Reddit, Discord 채널, 포럼 등을 통해 최신 연구 동향과 팁을 얻을 수 있습니다.

마치며

NeRF는 단순히 3D를 재현하는 것을 넘어, 우리가 2D 이미지를 통해 세상을 바라보는 방식 자체를 바꾸어놓을 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 VR/AR, 영화, 로보틱스 등 수많은 분야에서 NeRF 기반 기술들이 등장하고 발전하면서, 우리의 시각적 경험을 한 단계 끌어올릴 것으로 기대돼요.

 

한 번 직접 시도해보거나, 관련 데모를 구경해보면서 이 신기한 기술이 열어갈 미래를 만나보시는 건 어떨까요?