遊戲技術變革：僅用三張圖片，即可直出3D遊戲場景！

伴隨着深度學習和3D重建技術的發展，近期南洋理工大學的科研人員，提出一種新方法，僅僅只需要3張圖片，即可生成高質量的3D場景模型！論文團隊來自於南洋理工大學的四名中國留學生，他們目前在NTU的MMLab，此前介紹的文本生成圖像Text2light等應用也均出自MMLab，今年ICCV2023上，MMLab團隊大獲成功共計20篇論文被收錄！

英偉達

在上個月，英偉達重磅公開了AI新模型“Neuralangelo”，這個模型可以輕鬆“讀懂”視頻，將二維的視頻，轉換成細節層次極其豐富的3D模型，準確度和兼容性極高。

給定一個隨機視頻，AI就能自動提取並搭建人物的高精度3D模型，這樣的場景往往出現在各大科幻片的CG中，而英偉達將這一場景變成事實，也就是說，未來開發者們隨手拿起手機攝影，即可轉換成相應的高精3D模型。

英偉達稱，這項技術結合英偉達的算力支撐，具備極高的商業價值，可以用於遊戲開發、建築設計、數字考古、藝術以及工業機器人等領域！

SparseNeRF

除了用視頻直出3D模型外，南洋理工大學的科研團隊，在近日發表了一篇名爲《SparseNeRF: Distilling Depth Ranking for Few-shot Novel View Synthesis》的論文，介紹了一種名爲SparseNeRF的新方法，即用少量鏡頭的圖片，來合成高精度高質量的3D場景。

在現實世界的場景中，要做到一比一建模是相當困難，像刺客信條對巴黎聖母院的建模，或是黑神話悟空團隊對山西古建築體的建模，都是需要耗費大量時間和金錢的項目，特別是一些稠密的場景，建模起來價格極其昂貴！

而且，這對圖片的質量和數量也有極高的要求，在稀疏視圖圖像下，很難合成高質量的3D模型，對那些沒有拍到的新視角，更是難上加難。

NTU提出，利用預訓練深度模型或粗略深度圖的深度先驗，來進行NeRF（神經輻射場）三維重建，作者提出局部深度排序約束（local depth ranking）和空間連續性約束（spatial continuity constraint），以確保合成視圖的一致性和連貫性。

SparseNeRF主要由四個部分構成——NeRF、RGB 顏色重建模塊、深度排序蒸餾模塊和空間連續性蒸餾模塊，利用稀疏視圖輸入合成新穎視圖。對於視角缺少的問題，利用來自預訓練深度估計模型解決，作者還提出了一種局部深度排序正則化方法，可從粗糙深度圖中蒸餾提煉魯棒性更強的深度先驗信息，進一步提高少視角NeRF的性能。

在標準數據集和名爲 NVS-RGBD（包含真實世界深度圖）的新數據集上的性能均優於現有方法，該論文團隊來自於南洋理工大學的四名中國留學生，他們還提供了代碼和數據集以供進一步研究。在未來應用方面，可以集成到iPhone上進行場景合成，或者是放在遊戲或者工業界那種大規模3D合成的場景。

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