西安場景模型加工隨著三維重建技術的不斷迭代以及行業(yè)應用的快速滲透，Web3.0的概念持續(xù)活躍于全球市場。近年來，NeRF（神經(jīng)網(wǎng)絡輻射場）成為了三維重建領域備受追捧的技術研究，Open AI、谷歌、英偉達等全球科技巨頭競相布局。NeRF相關學術成果不僅被評選為計算機視覺領域頂級會議ECCV2020和CVPR2021的年度最佳論文， 更獲得了2022年美國《時代周刊》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”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者如視在NeRF技術的研發(fā)上取得了突破性進展：通過手機采集視頻，生成可單獨展示和可融合進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技術方案開創(chuàng)性提出了小物體三維重建過程中兼顧準確性、兼容性、實時性和低成本綜合因素的最優(yōu)解，實現(xiàn)了NeRF技術方案應用在全球范圍內(nèi)領先。這意味著，未來豐富獨特的三維內(nèi)容將被廣泛應用生成，也勢必加速Web3.0和虛擬現(xiàn)實相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

復雜材質(zhì)物體重建更貼近真實的虛擬呈現(xiàn)。

西安場景模型加工

在真實的物理世界中，視覺捕捉的物體畫面來源于自然光在極其復雜的物體結(jié)構中反射和反彈的綜合效果產(chǎn)物。對于具有復雜細節(jié)、弱紋理和高反光的物體而言，很難通過計算機視覺模擬重現(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。

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