西安場景模型加工隨著三維重建技術(shù)的不斷迭代以及行業(yè)應(yīng)用的快速滲透，Web3.0的概念持續(xù)活躍于全球市場。近年來，NeRF（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輻射場）成為了三維重建領(lǐng)域備受追捧的技術(shù)研究，Open AI、谷歌、英偉達(dá)等全球科技巨頭競相布局。NeRF相關(guān)學(xué)術(shù)成果不僅被評選為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級會議ECCV2020和CVPR2021的年度最佳論文， 更獲得了2022年美國《時(shí)代周刊》年度發(fā)明的殊榮。相較于傳統(tǒng)的三維物體表示方法，例如點(diǎn)云、網(wǎng)格、體素，NeRF僅根據(jù)二維圖像即可生成三維模型，通過“隱式表達(dá)”為物體三維處理提供了新的視角和可能。

憑借在三維重建領(lǐng)域自主研發(fā)空間算法的能力優(yōu)勢，數(shù)字空間綜合解決方案引領(lǐng)者如視在NeRF技術(shù)的研發(fā)上取得了突破性進(jìn)展：通過手機(jī)采集視頻，生成可單獨(dú)展示和可融合進(jìn)at3d的模型。全新的NeRF小物體重建方案不僅解決了傳統(tǒng)三維重建任務(wù)無法處理物體表面弱紋理、高反光等建模難題，更在高效、快速生成高質(zhì)量、小容量產(chǎn)物方面取得了重大突破。如視的NeRF技術(shù)方案開創(chuàng)性提出了小物體三維重建過程中兼顧準(zhǔn)確性、兼容性、實(shí)時(shí)性和低成本綜合因素的最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)了NeRF技術(shù)方案應(yīng)用在全球范圍內(nèi)領(lǐng)先。這意味著，未來豐富獨(dú)特的三維內(nèi)容將被廣泛應(yīng)用生成，也勢必加速Web3.0和虛擬現(xiàn)實(shí)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

復(fù)雜材質(zhì)物體重建更貼近真實(shí)的虛擬呈現(xiàn)。

西安場景模型加工

在真實(shí)的物理世界中，視覺捕捉的物體畫面來源于自然光在極其復(fù)雜的物體結(jié)構(gòu)中反射和反彈的綜合效果產(chǎn)物。對于具有復(fù)雜細(xì)節(jié)、弱紋理和高反光的物體而言，很難通過計(jì)算機(jī)視覺模擬重現(xiàn)，因此傳統(tǒng)的三維重建效果均不甚理想。

如視提出的NeRF技術(shù)方案可以處理弱紋理和反光材料，有效緩解遮擋、各種特殊材質(zhì)帶來的重建問題，使得虛擬環(huán)境中的物體更加逼真。

細(xì)節(jié)詳實(shí)、效果逼真，無限貼近真實(shí)自然光線和陰影效果的技術(shù)產(chǎn)物呈現(xiàn)，也為創(chuàng)造出更為沉浸體驗(yàn)的虛擬世界奠定了基礎(chǔ)。西安場景模型加工