Google本周宣布开源AI视频降噪技术项目MultiNeRF。
Google科学家Jon Barron说明，这次算法是将6月间2022计算机视觉和图形识别（Computer Vision and Pattern Recognition Conference，CVPR）大会公布白皮书的三项图片降噪的AI算法Mip-NeRF 360、Ref-NeRF及RawNeRF，集成为一个repo，并命名为MultiNeRF。
今年6月公布的Mip-NeRF 360、Ref-NeRF及RawNeRF算法，是以NeRF（Neural Radiation Fields）算法做的延伸或强化。一般相信，新推出的AI技术有助于提升Pixel手机的照片或视频拍摄效果。
Barron说明，其中Mip-NeRF 360是Mip-NeRF扩展，支持无边界360场景的图像合成，可渲染出完整的3D物体和场景，使图片可从任意视角观看。RawNeRF则是NeRF针对低光照环境研发的版本，Barron指出，它不只提供多阶段图片降噪，也能创建美丽的浅景深效果，还让用户控制色调映射和曝光。Ref-NeRF则运用曲面法线重参数化不同视角的效果，让NeRF算法更能推论出材质和光源，对于处理具闪耀表面的物体相当有用。
Barron指出，MutiNeRF应该能胜任大部分航空摄影测量任务，如果用户目的是渲染图案的话。不过目前还无法导出网面（mesh）。
根据MultiNeRF项目网页，其程序代码是将Ref-NeRF和RawNeRF的实例集成到Google的Ｍip-NeRF 360实例，因此应该能重现Ｍip-NeRF 360的结果，但或许重现Ref-NeRF和RawNeRF结果时可能会有些许不同。
ＭultiNeRF项目网页提供了白皮书、训练、评估、测试及渲染等工具和范例。这个实例以JAX撰写成，是由Mip-NeRF分叉。
Google研究小组虽邀请大家试用，但也警告这是研究中的程序代码，应小心使用，也未获得Google产品正式支持。
一名用户用过后指出，新发布的MultiNeRF包含一些不错的相机程序，用以处理大型场景效果不错，他自己也分享了视频成果。