AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『NeRFを使った編集ができる論文がある』と聞いたのですが、正直ピンと来ません。要するに古い写真や3Dモデルに新しい物体を自然に入れられる、という理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点はシンプルです。既存のNeRF（Neural Radiance Fields）という3Dシーン表現に対して、新しい物体をゼロショットで生成し、違和感なくブレンドする手法です。具体的には言葉で指示して物体を作り込み、元シーンと自然につなげるのですよ。
言葉で指示、ですか。うちの現場ではそんなに詳しいオペレーターはいないのですが、現場の板金や塗装の様子と合わないと違和感が出ます。これって画面上だけで『馴染ませる』ことができるのですか？
その不安は非常に現実的です。簡潔に説明すると、本手法は三つの要点で馴染ませます。第一に、既存のNeRFモデルの重みを初期化点として使い、元シーンの雰囲気を継承する点。第二に、CLIPのような言語画像モデルで生成物を文で誘導する点。第三に、ボリュームレンダリングのサンプルを両モデルから混ぜる“ボリューメトリック・ブレンディング”で見た目を滑らかにする点です。
これって要するに、既にある3Dシーンの“部分領域”だけを上書きして、新しい物体を滑らかに差し込めるということですか？技術的には現場の写真と合わせられるかが肝ですね。
その理解で正しいですよ。実務的にはユーザーが関心のあるROI（Region Of Interest）ボックスを指定すると、その内部だけを新しい生成モデルで学習し、外側は元のモデルを維持します。こうすることで、たとえば船の一部や工場の一角だけを差し替えられるのです。
運用面の懸念もあります。撮影角度や光の変化が多い現場で、いちいちモデルを再学習するのはコストがかかりませんか。投資対効果をどう考えれば良いですか。
良い視点です。要点を三つで整理します。第一に、既存のNeRFの重みを初期化に使うため学習時間は短縮できる。第二に、言葉で指示して試作を繰り返せるためクリエイティブな試行コストが減る。第三に、完璧な精度を求めず概略を迅速に作ることで、現場の設計レビューやマーケティング素材作成にすぐ活かせるのです。
なるほど。欠点もあるはずですね。複数の部位を同時に別々に変えるような編集は難しい、と聞きましたが現実的にはどうでしょうか。
その懸念は正当です。現行手法では同時に複数部分を独立して編集するのが難しく、ROIを箱型で指定することが制約になります。だがこれは改良余地があり、実務での使い分けとしては重要度の高い領域を順次編集するワークフローで回避可能です。
分かりました。では最後に、もう一度だけ要点を短く整理していただけますか。現場に説明するときに使いたいので。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。短く三点です。第一、既存NeRFをベースに部分領域だけを学習して新規生成する。第二、言語-画像モデルで生成方向をゼロショットで指定できる。第三、生成結果と元のシーンをボリューム単位で滑らかにブレンドする。これらで現場向けの試作スピードが上がりますよ。
分かりました、私の言葉で言い直します。つまり『既にある3Dの場面の一部だけを指定して、その中に言葉で指示した新しい物体を短時間で作り込み、元の場面と滑らかにつなげられる』ということですね。
