NeRF（にゅーらるふーれんだりんぐ）

最終更新：2026/4/27

NeRFは、複数の視点から撮影された2次元画像群から、3次元シーンを表現する技術である。

別名・同義語ニューラル・ラディアンス・フィールド

ポイント

NeRFは、ニューラルネットワークを用いて連続的な体積表現を学習し、高品質なレンダリングを実現する。近年、3次元モデルの作成や仮想現実への応用が注目されている。

NeRFとは

NeRF (Neural Radiance Fields) は、Google Researchによって2020年に発表された、3次元シーンを表現するための新しい手法です。従来の3次元モデルとは異なり、NeRFはシーンをポリゴンメッシュやボクセルといった離散的な表現ではなく、連続的な関数として表現します。この関数は、ニューラルネットワークによって学習され、任意の視点からのレンダリングを可能にします。

NeRFの仕組み

NeRFは、ある視点から見たシーンの色と密度を予測するニューラルネットワークで構成されます。ネットワークへの入力は、視点の位置と方向、そして3次元空間内の点座標です。ネットワークの出力は、その点における色と密度を表します。複数の視点からレンダリングを行う際には、視点から各点への光線を追跡し、その光線上の点における色と密度を積分することで、最終的な画像が生成されます。

NeRFの応用

NeRFは、以下のような様々な分野への応用が期待されています。

3次元モデルの作成: 複数の写真から高品質な3次元モデルを自動的に作成できます。
仮想現実 (VR) / 拡張現実 (AR): リアルな仮想空間を構築し、没入感の高い体験を提供できます。
自動運転: 周囲の環境を3次元的に認識し、安全な運転を支援できます。
映画・ゲーム: 特殊効果やCG制作の効率化に貢献できます。

NeRFの課題

NeRFは非常に強力な技術ですが、いくつかの課題も存在します。

学習コスト: 高品質なレンダリングを実現するためには、大量の画像データと計算資源が必要です。
レンダリング速度: リアルタイムレンダリングには、さらなる高速化が必要です。
動的なシーンへの対応: 現状では、静的なシーンを対象とした研究が中心です。