【高斯泼溅】告别近看模糊!Mapmost如何重塑场景细节

最近几年,只要和3D、空间影像沾点边的行业,都在聊同一个技术:3DGS
它速度快、画面真实,被很多人称为“下一代3D拍摄方案”。

连华为也把它搬上了发布会:
鸿蒙6里的Remy空间图片,就是用3DGS技术,让普通照片变成能旋转查看的3D模型。

听起来很神奇——但问题是:
3DGS真有那么好?它适合用在哪些地方?近看效果怎么样?

如果你也好奇这项技术到底能做到什么,那这篇文章正好可以给你一个清晰的答案。

能撑大场景,却怕放大看

看了鸿蒙6发布会,基本都是以人物这个级别的案例,很多人以为3DGS只能玩“小模型”,其实城市级的大场景3DGS也能hold住。

鸿蒙remy案例

MM大场景

从远处看,一切都挺丝滑。
模型连贯、光影真实,大场景稳得很。
这时候大多数人会说一句:“这效果已经够好了吧?”

可如果你把镜头怼近——
边缘开始糊,LOGO糊成一团。
“远看真香,近看劝退”
依旧是大多数3DGS框架逃不开的老毛病。

那为什么近看就糊了

3DGS本质上就是一堆高斯椭球堆在一起形成的模型

图中可以明显看到“Y”有很多椭圆,这正是无数高斯椭球的边界。

知道了3DGS的原理,那为什么“糊”就很好理解了。

  • 椭球太大,边缘拟合的不好:“Y”黄色椭圆边界明显超出本身范围。
  • 椭球太多,在给定资源下算不动:“Y”内部冗余了很多小椭球。
  • 椭球分布不均:“Y”内的小椭球不向边缘分布,集中在内部。

总结来说,高斯椭球的数量、大小和分布共同影响着最终模型的质量。

适度数量的大小椭球分布在合适区域可以得到渲染快速、精度较高的模型。

大部分模型大结构建不好,近看细节又有些“糊”,

就是应该细节的地方只用了大椭球应付一下,小椭球在纹理不丰富的区域过度集中导致的。

Mapmost高斯溅建模平台如何保持细节

现实中,我们经常遇到的情况是细节处没有足够的高斯椭球(下图草地),仅靠附近区域少数的大高斯椭球来补足。因此如何让这些细节处补足合适数量的小高斯椭球也是主要的优化方向之一。

结合上述分析,Mapmost高斯泼溅建模平台提出了以下改进:

  • 该加就加:细节较多的地方多加入高斯椭球
  • 该动就动:冗余高斯椭球往细节较多的地方挪一挪
  • 该小就小:大高斯椭球定期自动缩放

简单来说,就是每个高斯椭球更懂得自己该长什么样,放在哪里更合适。

通过以上的改进,Mapmost高斯泼溅建模算法相较于原生3DGS算法取得了较大的建模结果进步。

相较于友商,建模结果也是相当能打。

在大场景下,Mapmost高斯泼溅建模平台在交通标识和店铺LOGO边缘细节方面保持的更好。

建模场景概览

除了这种最需要高精度的场景外,Mapmost高斯泼溅建模平台也另外提供了中低两个挡位,让不同用户都能在画质与速度之间,选到最合适的平衡点。

快来试试吧!

3DGS一直存在“远看惊艳、近看糊”的宿命;现在,Mapmost高斯泼溅建模平台通过对高斯椭球行为的智能调控,让细节也能稳稳在线。不论大场景还是小物件,不论专业用户还是普通爱好者,你都能在这里得到更清晰、更真实、更可信的3D模型。

准备好体验真正的高清3DGS了吗?

把你的素材交给Mapmost高斯泼溅建模平台,让我们帮你还原世界的每一处细节。

申请试用,请至Mapmost官网联系客服

特别预告:Mapmost 3DGS Builder在线体验版已上线~

欢迎体验: studio.mapmost.com/3dgs

目前主流的地图网站(如百度地图、高德地图、Google Maps 等)主要支持二维地理信息展示,原生并不直接支持“高斯三维场景”这一概念。但如果你希望在地图平台上发布类似**基于高斯分布的三维空间可视化场景**(例如热力图、三维点云扩散效果、粒子系统模拟等),可以通过以下方式实现: ### 1. 使用 WebGL + 地图 API 实现三维叠加层 你可以使用 **CesiumJS** 或 **Mapbox GL JS** 这类支持三维地球和自定义着色器的地图引擎,在其上绘制基于高斯函数的三维效果。 #### 示例:使用 CesiumJS 创建高斯分布的三维点云效果 ```python # 注意:以下为 Python Flask 后端代码,用于提供高斯数据接口 from flask import Flask, jsonify import numpy as np app = Flask(__name__) @app.route('/gaussian_points') def generate_gaussian_splash(): # 模拟一个高斯的三维点云(可用于前端渲染) center_lat = 39.9042 # 北京纬度 center_lon = 116.4074 # 北京经度 center_alt = 50.0 # 基础海拔(米) N = 1000 # 高斯分布生成经纬偏移(小范围) lat_offsets = np.random.normal(0, 0.01, N) # 约 ±1km lon_offsets = np.random.normal(0, 0.01, N) heights = np.random.normal(0, 20, N) + center_alt # 垂直方向高斯分布 points = [] for i in range(N): points.append({ 'lat': center_lat + lat_offsets[i], 'lon': center_lon + lon_offsets[i], 'height': max(0, heights[i]) # 高度不低于地面 }) return jsonify(points) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000) ``` 然后在前端使用 CesiumJS 渲染这些点: ```javascript // 前端 JavaScript 示例(非 Python,但需配合使用) const viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); fetch('http://localhost:5000/gaussian_points') .then(response => response.json()) .then(data => { data.forEach(point => { viewer.entities.add({ position: Cesium.Cartesian3.fromDegrees(point.lon, point.lat, point.height), point: { pixelSize: 5, color: Cesium.Color.RED.withAlpha(0.7) } }); }); }); viewer.zoomTo(viewer.entities); ``` --- ### 2. 使用 Mapbox GL + 自定义 Shader 实现“”视觉效果 你也可以使用 **Mapbox GL JS** 的 `CustomLayer` 接口,通过 WebGL shader 编写高斯模糊或粒子扩散效果。 --- ### 解释: - “高斯三维场景”不是标准术语,通常指代一种以高斯分布建模的空间数据扩散效果(如污染物扩散、人流密度、信号强度等)。 - 主流地图平台不直接支持此类高级三维可视化,但可通过集成 **Cesium** 或 **Mapbox GL** 实现。 - Python 在此过程中主要用于后端生成模拟数据或处理真实传感器数据,再通过 API 提供给前端渲染。 - 核心思想是:**Python 生成符合高斯分布的空间数据 → 通过 Web API 输出 → 前端使用三维地图库渲染** --- ### 如何让这种场景“发布”到公开地图网站? 1. **自建 Web 应用**:将上述系统部署为网站(如使用 Flask + React + Cesium),并托管在云服务器上。 2. **嵌入第三方平台**:部分平台允许 iframe 嵌入外部地图应用。 3. **申请企业级地图服务权限**:如百度地图开放平台的企业 SDK 支持 3D 叠加层(有限制)。 ---
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