相信大家都有玩過 Facebook 3D 相片功能，只要拍一張照片就能做出有輕微 3D 效果。不過細心看就會發現相片有不少瑕疵，而光影反射也是固定了的，不太真實。早前加州大學柏克萊分校和聖地牙哥分校就與 Google Research 合作，開發出一套名為手 NeRF 的技術，透過新的神經網絡機械學習，就能生成可以自由地從不同角度來觀看的立體照片，非常像真。
NeRF 使用一種名為 MLP （多層感知）神經網絡來學習，沒有使用一般機械學習生成影像時所用的卷積神經網絡（ CNN, Convolutional Neural Network ），而產生出更高精度的結果。
研究人員從不同角度拍攝 20-50 張目標物件的照片，將各照片拍攝的 3D 座標和 2D 視線方向資料輸入，讓人工智能去預測不同視角的物體密度和 RGB 色彩，從而合成出新的連續影像。合成出來的影像，連光的反射方向都能重現，觀察者變更觀看角度時，反射程度也會同時改變，令影像看來來更加真實自然，更具立體感。
▲ 改變觀察視角時，連房間背後電視的反光都會跟隨移動（左），相當迫真。
此外，研究人員更可以在生成出來的影像主體前後放入虛擬物件，虛擬物件能按照觀察角度而被前景的物件遮蓋，就像虛擬物件真的存在於照片當中。
想更進一步了解 NeRF 技術的利害之處，可以欣賞以下影片介紹。
