32、AI 赋能增强现实：未来服务的新趋势

AI 赋能增强现实：未来服务的新趋势

1. 3D 图形渲染与内容生成概述

在大多数情况下，3D 图形的渲染是基于对 3D 场景的显式或隐式表示，其中定义了几何形状和材质属性。这些表示随后分别通过正向渲染方法（如光栅化）或光线投射进行渲染。然而，手动生成这些场景表示既困难又耗时。

常见的场景表示方式有以下两种：
- 显式表面定义 ：例如由三角形或四边形组成的多边形网格，通过一系列顶点来定义。为了控制这些显式表示的视觉外观，还需要定义纹理映射等视觉属性和其他材质属性。
- 体素形式的体积表示 ：可以存储表示场景不透明度和视觉外观的密度值。

生成优化的显式网格和隐式体素表示通常由 3D 艺术家完成，或通过 3D 扫描或逆渲染技术实现，难度大且耗时。一种替代的确定性方法是结合计算机图形学和机器学习算法来创建这些场景表示，即神经渲染。以下将介绍从 3D 建模、3D 扫描到神经渲染技术等各种内容生成方法。

2. 3D 建模

3D 建模是指使用专业软件在三维空间中构建物体表面的基于坐标的数学表示。常见的实现方式是在虚拟 3D 环境中操作、排列或组装顶点、边和多边形，类似于制作马赛克。得到的 3D 模型是 3D 空间中的数据点集合，通过各种几何形状和实体连接形成网格。此外，还可以通过纹理映射增强 3D 模型表面的真实感和细节。

3D 建模的方法及特点如下：
|方法|特点|
| ---- | ---- |
|从初始参考图像进行 3D 建模|部分软件支持，但可能不适用于更详细或复杂的模型|
|数字雕刻|