# NeRF (神經輻射場) 簡介與應用 ## 原理 * NeRF = 神經網路函數：$$f(x,y,z,d) → (RGB, σ)$$ * 體積渲染公式積分 → 生成影像 / 深度 / 點雲 * 隱式函數存場景，可任意視角渲染 --- ## 建立模擬場景 * 拍攝多角度照片 / 影片 → 訓練神經網路 * 匯出方式： * 視覺模式：影像 / 深度 / 法向 * 幾何模式：marching cubes / TSDF → OBJ/PLY → USD → Isaac Sim --- ## 與 SLAM 的關係 * 傳統 SLAM：稀疏/稠密點雲 → 定位、導航 * NeRF-SLAM：邊定位邊更新神經場 → 高擬真地圖 * 優勢：影像+深度資訊更豐富；劣勢：運算成本高 --- ## 工具 * SfM：COLMAP（相機姿態） * 訓練：instant-ngp、nerfstudio、3D Gaussian Splatting * 匯出：OBJ/PLY → Omniverse USD → Isaac Sim/Lab --- ## 優勢與劣勢 * 優勢：快速建模、擬真度高、支援資料擴增 * 劣勢：幾何精度不足、計算需求高、需後處理 --- ## 實驗室應用 * 快速數位分身（實驗台、場域 → Isaac Sim） * 合成資料生成（影像 / 深度 / 遮罩 → 訓練感知模型） * SLAM 測試與高擬真展示 --- ## 手機拍攝可行性 * 可行：手機多角度照片即可訓練 NeRF * 條件：重疊度高、數量足、靜態場景 * 限制：精度不及專業相機，畸變/噪聲需注意 --- ## 總結 * NeRF = 高擬真建模工具，不是即時感知替代品 * 最適合：快速建模、資料擴增、Sim-to-Real、展示 --- 希望我的內容對你有所幫助，想看到更多內容歡迎追蹤我的 IG、Threads 等平台。 Threads：[@minimalist_shine](https://www.threads.com/@minimalist_shine) IG：[@minimalist_shine](https://www.instagram.com/minimalist_shine/)