NeRF（Neural Radiance Fields）による3次元シーン再構成

NeRF（Mildenhallら）は3次元空間をMLPの重みの中に暗黙的表現（Implicit Neural Representation）として保持します。カメラ光線に沿って積分（ボリュームレンダリング）することで、実写のようにリアルな自由視点画像を生成できます。 ア：正解です。5次元座標 (x,y,z,θ,φ) から色と密度を出力するニューラル表現とボリュームレンダリングの組み合わせです。 イ：誤りです。ディープラーニングによる暗黙的ボリューム表現であり、メッシュ手作業ではありません。 ウ：誤りです。通常のRGB写真（とカメラ姿勢パラメータ）のみから学習可能です。 エ：誤りです。視線方向 (θ, φ) を入力に含めているため、視点依存の鏡面反射や光沢を美しく表現できます。

複数の2次元視点画像から自由視点画像を合成する「NeRF（Neural Radiance Fields）」の技術的特徴に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典G検定オリジナル模擬試験
ア
3次元空間の座標 (x, y, z) と視線方向 (θ, φ) を多層パーセプトロン（MLP）に入力し、その点の色（RGB）と体積密度（不透明度 σ）を出力させ、ボリュームレンダリングによって任意の視点からの画像をレンダリングする。
イ
ポリゴンメッシュの頂点座標を手作業でモデリングする3D CADソフトウェアである。
ウ
LiDARセンサーによる点群データが事前に100万点以上なければ、一切レンダリングできない。
エ
視点方向が変わっても光の反射やハイライトの変化を表現することは原理的に不可能である。