LG AI Research 237

2020년 ECCV 이후 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술로 부상한 **NeRF(Neural Radiance Fields)**는 여러 각도에서 촬영된 이미지를 통해 보지 못한 시점의 모습을 생성하는 View Synthesis 기술을 구현한다.

기존의 3D 렌더링 방식이 복셀(Voxel) 등에 색상 값을 직접 저장하여 메모리 효율과 품질이 낮았던 것과 달리, NeRF는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 구조를 활용해 특정 광선(Ray)의 밀도와 색상을 계산함으로써 이를 혁신적으로 해결했다.

CVPR 2022에서는 NeRF를 활용한 다양한 연구가 발표되었으며, 주요 흐름은 다음과 같다.

• Single Image NeRF: 여러 장의 사진 없이 단 한 장의 이미지와 대략적인 카메라 포즈만으로 새로운 시점을 합성하거나 깊이(Depth)를 추정하는 기술
• NeRF의 한계 극복: 느린 최적화 속도와 노이즈 취약성을 해결하기 위해 Point Cloud를 결합하거나, TSDF 기반의 전통적 3D 재구성 방식을 접목하는 연구

이러한 기술적 진보는 NeRF가 단순한 시점 합성을 넘어, 실질적인 3D 재구성과 고품질 렌더링을 위한 핵심 모델로 자리 잡고 있음을 보여준다.