NeRF（Neural Radiance Fields）に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点：NeRFのシーン表現と描画
ポイント
NeRFは、空間の各点の色と密度を返すネットワークでシーンを表し、ボリュームレンダリングで新しい視点の画像を合成します。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
NeRFは、位置と視線の方向を入力に、その点の色と密度を出力する全結合のネットワークで1つのシーンを表します。カメラからの視線に沿って値を積算するボリュームレンダリングで、撮影していない視点の画像も合成できます。
- B
不適切
NeRFは、シーンをネットワークの重みの中に連続的な関数として表し、ポリゴンなどの明示的な形状データは出力しません。ポリゴンメッシュで形状を表す従来の手法とは、表し方が異なります。
- C
不適切
これはGANの考え方です。NeRFは、あるシーンを撮った複数の画像を描き直せるようにネットワークを最適化し、そのシーンを別の視点から見た画像を合成する手法です。
- D
不適切
NeRFの学習には、各画像を撮ったカメラの位置と向きが必要です。どの視線がどの画素に対応するかがわからないと、描いた画像と撮影画像を比べられないためです。実写では、画像から位置と向きを推定してから使います。
試験での狙われ方
NeRFは、新しい視点の画像を合成するという用途とあわせて、色と密度を返すネットワークとボリュームレンダリングという仕組みを問われることがあります。