AI 驱动的 3D 重建革命：NeRF 与高斯点云渲染

随着人工智能技术的发展，AI 正在以前所未有的方式改变着我们对现实世界的捕捉和再现。特别是 NeRF（神经辐射场）和 Gausian Splatting（高斯点云渲染）等技术的出现，标志着 3D 重建领域的一次重大飞跃。本文将探讨这些技术如何革新 3D 现实捕捉，并展望它们在未来可能带来的变革。

1. 传统 3D 重建方法的局限性

传统的 3D 重建主要依赖于摄影测量法，这种方法通过分析多张照片中的特征点来构建物体或场景的三维模型。然而，这一过程存在几个明显的局限：

• 需要大量高质量的照片：为了获得精确的结果，通常需要拍摄大量的高分辨率图片。
• 难以处理特定表面：光滑、无特征的表面（如玻璃或单色墙面）以及薄表面很难被准确重建。
• 复杂的算法调整：由于高度依赖手工设计的算法，用户往往需要手动调整参数，增加了操作难度和失败的风险。

2. AI 驱动的 3D 重建革命

2.1 NeRF（神经辐射场）

NeRF 是一种基于深度学习的方法，旨在通过一系列二维图像生成逼真的三维模型。其核心在于使用神经网络预测从任意视角观察到的颜色和密度，从而实现体积渲染。

• 无需人工特征提取