盘一盘3DGS对哪些行业影响最大?

在日新月异的科技时代,每一个新兴技术的诞生都像是宇宙中的新星,以其独特的光芒照亮并改变着世界。3DGS正是这样一项技术,它的出现无疑对传统3D视觉产生了巨大的冲击,也给各行各业带来了巨大的影响。作为CV界的新晋黑马,3DGS到底给哪些行业带来了颠覆性的变革?又分别影响了这些行业的哪些方面呢?

通过浏览与调查,【深蓝AI】总结了几个3DGS给到冲击的或经典、或特殊的行业,并对这些行业受到3DGS的具体影响进行了盘点,本次盘点基于各种原因或许存在许多疏漏,欢迎各位阅读后给我们提出建议。

1. 3DGS概述

3DGS,即三维高斯溅射技术(3D Gaussian Splashing),是一种先进的三维建模和可视化技术。它主要用于计算机图形学、计算机视觉和相关领域,以实现对三维场景的高效和精确表示。

3DGS使用高斯函数来表示三维空间中的点或体积。每个点用一个高斯函数来描述,该函数定义了点的空间位置以及沿各轴的扩散程度。在3DGS中,点的存在概率由高斯函数的值决定,这允许对表面的模糊边界进行建模,而不是严格的几何边界。

3DGS可以同时在多个尺度上表示三维形状,从而捕捉到从微观到宏观的不同层次的细节。此外,通过高斯表示,3DGS能够对三维数据进行压缩,这是因为高斯函数可以用较少的参数来描述大量的点。高斯函数的局部性允许快速的邻域搜索和更新,这对于动态场景和实时应用非常有用。

3DGS技术拥有「高效性」「细节保留」「灵活性」「实时性能」「多分辨率处理」「复杂场景强适用性」「易集成性」等优势,它通过独特的数据表示和处理方式,在三维建模、可视化和分析方面提供了新的可能性,特别是在需要高精度和动态交互的环境中。

2. 3DGS与建筑业的“火花”

在某X平台上,说起3DGS技术对某个行业的影响,网友们提及最多的就是建筑业(房地产),可视化、仿真、辅助设计等等,都给这个行业带来了极大的助力:

●精确建模: 3DGS技术可以帮助建筑师和工程师创建精确的建筑模型,包括复杂的几何形状和结构细节。

●设计可视化: 通过3DGS技术,设计师可以生成逼真的建筑渲染图,这有助于客户和团队成员更直观地理解设计意图。

●虚拟现实(VR)和增强现实(AR)集成: 3DGS技术可以与VR和AR技术结合,提供沉浸式的建筑设计和展示体验,让客户在建筑建成之前就能体验空间。

●施工模拟: 3DGS技术可以用于模拟施工过程,帮助预测施工中可能出现的问题,优化施工计划和资源分配。

●材料和资源管理: 利用3DGS技术,可以更精确地计算材料需求,减少浪费,提高资源利用效率。

●结构分析: 3DGS技术可以辅助进行结构分析,评估建筑的承载能力和耐久性,确保设计的安全性。

●可持续设计: 通过模拟建筑的能源效率和环境影响,3DGS技术可以帮助设计师创建更加可持续的建筑方案。

●后期维护: 3DGS技术可以用于建筑后期的维护和管理,通过三维模型进行设施检查和维修规划。

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▲基于VR的建筑设计©️【深蓝AI】

可以说,3DGS技术让建筑业从传统的“慢工出细活”走向了“智慧建造”的新纪元。

3. 自动驾驶的常驻要员:3DGS

而今,最前沿的科技领域之一非自动驾驶莫属,智驾对计算机视觉(CV)技术的需求众所周知,而3DGS技术这一CV界的“顶流”技术对自动驾驶的影响自然不言而喻:

●环境感知增强: 3DGS技术可以帮助自动驾驶系统更准确地感知周围环境,通过生成周围物体和地形的精确三维模型。

●实时数据处理: 自动驾驶车辆需要实时处理大量数据。3DGS技术可以快速渲染和更新车辆周围的三维场景,帮助系统做出快速反应。

●精确地图构建: 高精度的三维地图对于自动驾驶至关重要。3DGS技术可以用于创建和更新这些地图,提供更丰富的道路和环境信息。

●传感器融合: 自动驾驶车辆通常使用多种传感器,如雷达、激光雷达(LiDAR)和摄像头。3DGS技术可以整合这些传感器的数据,生成一个统一的三维视图。

●决策支持: 3DGS技术可以提供更全面的情境感知,帮助自动驾驶系统的决策算法更好地理解车辆周围的动态环境,并做出更安全的驾驶决策。

●路径规划: 精确的三维环境模型可以用于更有效的路径规划,使自动驾驶车辆能够避开障碍物,选择最优路线。

●基础设施集成: 3DGS可以用于映射和理解道路基础设施,如交通信号、路标和路面标记,使自动驾驶车辆能够更好地与交通环境互动。

●安全性提升: 通过提供更精确的环境模型,3DGS技术有助于提高自动驾驶系统的安全性,减少由于环境感知错误导致的风险。

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▲三维重建在智驾中的应用©️【深蓝AI】

3DGS技术在自动驾驶领域的「三维建模」「可视化」和「对外界环境的理解」等方面展示的潜力,都显示着其在推动自动驾驶技术前进中做出的重大贡献。

4. 新可能:3DGS如何冲击电商业

在前面对建筑行业的影响中提到,3DGS技术可以与VR和AR技术结合,提供沉浸式的建筑设计和展示体验,这种三维生成能力自然也可能对电商务行业带来影响:

●产品展示与可视化: 电商平台上,产品展示是吸引顾客的关键因素之一。3DGS技术能够生成高质量的3D渲染图像,使产品展示更加逼真、立体,从而提升用户的购物体验。顾客可以通过旋转、缩放等交互方式,全方位地查看产品细节,减少因图片信息不足而产生的购买疑虑。此外,对于服装、鞋帽、配饰等商品,3DGS技术可以支持虚拟试穿/试用功能。顾客可以在线选择商品并查看其在自己身上的效果,从而提高购物的便捷性和满意度。

●场景化营销: 电商行业可以利用3DGS技术构建虚拟的购物环境,如虚拟商场、家居展示间等。顾客可以在这些虚拟环境中自由漫步,体验真实的购物场景,从而增加购物的趣味性和沉浸感,也就是前几年大热的“元宇宙”概念,或许会首先在电商行业落地实现。

●减少实物拍摄成本: 传统的电商产品展示需要拍摄大量的实物照片,成本高昂且耗时费力。而3DGS技术可以通过对少量实物样本的扫描和建模,快速生成高质量的3D渲染图像,大大降低了拍摄成本和时间成本。

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▲未来的VR购物“星系”©️【深蓝AI】

此外,3DGS技术也有可能在个性化购物、节省物流成本等方面产生助力,但这都是潜在的影响,未来还会随着消费者需求的变化和技术更迭而不断演进。随着VR/AR和三维重建技术的日益成熟,电商行业有望迎来更加丰富和互动的购物体验。

5. 3DGS助力刑侦:扫描犯罪现场

虽然在传统的犯罪现场扫描和重建中,3DGS可能并不能够直接地进行应用,但我们可以从它的核心原理和应用场景出发,探讨其在刑侦领域的扫描犯罪现场这一场景中带来的帮助:

●还原案发现场: 3DGS技术在三维场景重建方面表现优异,能够快速且低成本地生成高精度的三维模型。在犯罪现场,这样的技术可以帮助警方和法医更精确地重建现场环境,包括家具布局、物品位置、血迹分布等。这有助于更准确地还原案发过程,为案件侦破提供有力支持。

●细节捕捉与证据保全: 传统的犯罪现场记录方法可能无法完全捕捉现场的每一个细节,尤其是微小或隐蔽的证据。而3DGS技术可以生成高度细节化的三维模型,使得警方能够观察到传统方法难以察觉的细节,如微小的血滴、脚印、指纹等。同时,这些三维模型还可以作为电子证据进行保全,方便后续的分析和审查。

●虚拟现场漫游与协作: 通过3DGS技术生成的三维模型,警方和法医可以在虚拟环境中进行漫游,从不同角度观察现场情况。这有助于团队成员之间的协作和沟通,特别是在远程协作中,可以节省时间和资源。此外,虚拟现场漫游还可以用于向公众或法庭展示案发现场情况,提高透明度和公信力。

●自动化处理与分析: 虽然3DGS技术本身并不直接提供自动化处理和分析功能,但结合其他先进技术(如人工智能、机器学习等),可以实现犯罪现场的自动化处理和分析。例如,可以利用AI算法对三维模型中的特定物体或区域进行识别和分类,快速定位关键证据;或者利用机器学习模型对现场数据进行深度挖掘,发现潜在的关联和线索。

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▲犯罪现场的3D模型重现©️【深蓝AI】

虽然3DGS技术在刑侦方面的应用不常被提及,但其在三维场景重建和可视化方面的优势的确为犯罪现场的扫描和重建工作提供了新的思路和方法。通过结合其他先进技术,可以进一步拓展其在犯罪侦查和司法领域的应用范围和深度,是极具潜力的一个应用方向。

6. 3DGS打造影视娱乐的梦幻工厂

3DGS技术作为一种新兴的实时辐射场渲染技术,在影视娱乐领域展现出的巨大潜力毋庸置疑:

●高质量实时渲染: 3DGS技术允许从小图像样本中实时渲染出逼真的3D场景,这一特性能够显著提升影视特效制作的质量和效率。传统上,高质量的3D渲染往往需要耗费大量时间和计算资源,而3DGS技术则能在保持高质量的同时,实现更快的渲染速度,这对于电影、动画和游戏等需要快速迭代和实时反馈的场景尤为重要。

●场景重建与可视化: 3DGS技术可以通过拍摄视频或多张图片来重建3D场景,并实现实时渲染。这意味着在影视制作时可以更加便捷地创建和修改复杂的场景,无需依赖昂贵的物理模型和复杂的拍摄设备。

●动态场景渲染: 3DGS技术对动态场景的重建在影视娱乐中尤为重要,因为许多特效和场景都需要表现出动态变化。通过3DGS技术,我们可以更加真实地模拟出水流、火焰、烟雾等动态效果,提升影片的视觉效果和观赏性。

●低成本高效益: 由于3D高斯泼溅技术具有较快的渲染速度和较高的渲染质量,因此在影视娱乐领域具有低成本高效益的优势。相比传统的特效制作方式,该技术可以显著减少制作时间和成本,同时保持甚至提升特效的质量。这对于预算有限的独立电影制作人和小型影视公司来说尤为重要。

如果说建筑业是3DGS的“实用派”代表,那么影视娱乐行业则是其“艺术派”的典范。综上所述,在这个数字与现实交织的时代,3DGS正让影视娱乐的边界无限延伸。

——结语——

随着3DGS技术的不断进步和创新,我们正站在一个新时代的门槛上,目睹着一个又一个行业的华丽蜕变。从建筑到自动驾驶,从电商到刑侦,再到影视娱乐,3DGS技术以其独特的魅力和强大的功能,重塑着我们的世界。

3DGS技术带给我们一个充满无限可能的未来,这场科技革命中,关于其影响想必各位视觉人都有自己的见解。

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### 3DGS算法的类型与实现方法 #### 1. 算法类型 3DGS3D Gaussian Splatting)是一种基于高斯分布的点云表示方法,其核心思想是通过高斯分布来近似场景中的几何和外观信息[^1]。根据应用场景的不同,3DGS算法可以分为以下几种类型: - **静态场景重建**:主要用于生成静态场景的新视角图像,适合于建筑、文物等固定物体的三维重建。 - **动态场景重建(4D)**:扩展了静态场景的功能,能够处理随时间变化的动态场景,如人体动作捕捉或流体模拟[^1]。 - **语义理解增强**:结合语言嵌入技术,赋予3DGS算法更强的语义理解能力,使其能够更好地理解和描述复杂场景[^1]。 - **场景编辑与数字人应用**:支持对生成的三维模型进行编辑操作,例如修改材质、形状等,并可应用于虚拟角色的创建和动画制作[^1]。 #### 2. 实现方法 3DGS算法的实现涉及多个关键技术环节,包括但不限于以下几个方面: ##### (1) 数据初始化 利用SfM(Structure from Motion)算法从输入图像中提取初始点云数据作为3DGS的起点[^2]。具体而言,SfM通过分析多张图像中的共同特征点,估计相机的运动轨迹以及场景的三维结构。 ##### (2) 高斯分布建模 每个点云被建模为一个高斯分布,包含中心位置μ、协方差矩阵Σ、颜色c和透明度α等参数[^3]。这些参数共同决定了点云在渲染过程中的表现形式。 ##### (3) 渲染方程 3DGS使用一种简化的渲染方程来计算最终的图像输出[^3]: ```math I = \sum_{i=1}^N c_i \cdot \alpha_i \cdot G_i \cdot T_i ``` 其中,(T_i) 是透射率,表示光线到达第 (i) 个高斯前未被遮挡的比例。 ##### (4) 参数优化 为了提高重建质量,3DGS采用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)对高斯分布的各项参数进行优化[^4]。具体优化策略包括: - 使用sigmoid激活函数约束透明度α到[0,1)区间。 - 使用指数激活函数约束协方差矩阵的scale。 - 协方差矩阵初值设为各向同性高斯分布,轴长等于距离最近三个点的均值。 - 中心位置μ的学习率采用标准指数衰减策略[^4]。 - 目标函数定义为 (L = (1 - 𝜆)L_1 +𝜆L_D-SSIM),其中 𝜆 取值为0.2。 ##### (5) 分辨率逐步提升 优化过程中,先在低分辨率下进行迭代(如1/4分辨率迭代250次),然后逐步上采样至更高分辨率(如1/2分辨率迭代500次),最后在原始分辨率下完成优化。 ##### (6) 球谐函数细节添加 随着迭代次数的增加,逐渐引入球谐函数系数以表达更多的细节信息。 ### 示例代码 以下是一个简单的伪代码示例,展示如何实现3DGS的核心部分: ```python def optimize_gaussians(gaussians, images, resolution_levels): # 初始化高斯分布参数 for level in resolution_levels: if level == 'low': iterations = 250 elif level == 'medium': iterations = 500 else: # high iterations = 1000 for _ in range(iterations): # 计算当前分辨率下的损失函数 loss = compute_loss(gaussians, images) # 更新高斯分布参数 gaussians = update_parameters(gaussians, loss) return gaussians def compute_loss(gaussians, images): predicted_images = render(gaussians) loss = (1 - λ) * L1_loss(predicted_images, images) + λ * DSSIM_loss(predicted_images, images) return loss def update_parameters(gaussians, loss): gradients = compute_gradients(gaussians, loss) gaussians.alpha = sigmoid(gradients.alpha) gaussians.scale = exp(gradients.scale) gaussians.mu = exponential_decay(gradients.mu) return gaussians ``` ####
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