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。
復雜材質物體重建 更貼近真實的虛擬呈現(xiàn)
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。
（木質紋理桌子）
兼顧多重因素性能優(yōu)化 全球領先的最優(yōu)技術方案
1. 產(chǎn)物大小壓縮超9成，低成本商業(yè)化應用
現(xiàn)階段，市面主流NeRF技術商業(yè)化產(chǎn)品的三維物體建模產(chǎn)物占用存儲約為50Mb-70Mb。為了能夠保障產(chǎn)物網(wǎng)絡傳輸?shù)牧鲿扯龋档拖到y(tǒng)崩潰的風險，如視提出的NeRF技術方案所生成的所有產(chǎn)物打包體積僅為5Mb左右，存儲大小壓縮了超9成。與此同時，系統(tǒng)空間的占用也得到極大緩解，以及實現(xiàn)網(wǎng)速加載效果優(yōu)化，能大幅節(jié)省計算成本，進一步促進商業(yè)化應用的進程。
2. 高質量產(chǎn)物效果，自研算法可靠性強
三維模型幾何精度的高低直接影響著其在實際應用中的可靠性和精度。如視提出的NeRF技術方案背后應用了自主研發(fā)空間算法，能夠在數(shù)據(jù)處理過程中，有效控制誤差和偏差，保障后續(xù)建模的精度。相較于市面主流NeRF建模產(chǎn)物，如視所呈現(xiàn)出的產(chǎn)物效果破洞和錯誤凹凸更少，擁有更出色的幾何質量。
（品牌皮包）
3. 業(yè)界領先的渲染效率，打造更流暢的體驗
在渲染效率方面，如視依靠自研的算法優(yōu)勢，能夠實現(xiàn)最終產(chǎn)物的實時性流暢體驗。在旋轉三維物體模型的同時，實時感受不同角度、不同材料表面光線的變化。
4. 保障生成效果品質，快速完成數(shù)據(jù)訓練
在運用NeRF技術進行物體三維重建的過程中，市面主流商業(yè)應用和學界相關算法通常無法兼顧產(chǎn)物質量、渲染效率和訓練時長。然而，如視的NeRF技術方案在保障質量和效率的基礎上，把用戶上傳采集數(shù)據(jù)之后的訓練全流程時長控制在半小時以內(nèi)，以更低的成本進行數(shù)據(jù)運行處理。
憑借如視NeRF技術方案創(chuàng)造出無限貼近真實物理世界效果的生動三維形象，將為Web3.0世界輸入更優(yōu)質的虛擬載體，并不斷提升AIGC的三維內(nèi)容生產(chǎn)模型的速度和質量。作為生產(chǎn)力工具，即將發(fā)布的如視NeRF技術產(chǎn)品將大幅促進三維內(nèi)容制作降本增效，深刻推動產(chǎn)業(yè)變革，同時帶給用戶更真切的視覺體驗，全面應用于各行各業(yè)的多功能場景。
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