隨著三維重建技術的不斷迭代以及行業應用的快速滲透，Web3.0的概念持續活躍于全球市場。近年來，NeRF（神經網絡輻射場）成為了三維重建領域備受追捧的技術研究，Open AI、谷歌、英偉達等全球科技巨頭競相布局。NeRF相關學術成果不僅被評選為計算機視覺領域頂級會議ECCV2020和CVPR2021的年度最佳論文，更獲得了2022年美國《時代周刊》年度發明的殊榮。相較于傳統的三維物體表示方法，例如點云、網格、體素，NeRF僅根據二維圖像即可生成三維模型，通過“隱式表達”為物體三維處理提供了新的視角和可能。
憑借在三維重建領域自主研發空間算法的能力優勢，數字空間綜合解決方案引領者如視在NeRF技術的研發上取得了突破性進展：通過手機采集視頻，生成可單獨展示和可融合進at3d的模型。全新的NeRF小物體重建方案不僅解決了傳統三維重建任務無法處理物體表面弱紋理、高反光等建模難題，更在高效、快速生成高質量、小容量產物方面取得了重大突破。如視的NeRF技術方案開創性提出了小物體三維重建過程中兼顧準確性、兼容性、實時性和低成本綜合因素的最優解，實現了NeRF技術方案應用在全球范圍內領先。這意味著，未來豐富獨特的三維內容將被廣泛應用生成，也勢必加速Web3.0和虛擬現實相關產業的發展。
復雜材質物體重建 更貼近真實的虛擬呈現
在真實的物理世界中，視覺捕捉的物體畫面來源于自然光在極其復雜的物體結構中反射和反彈的綜合效果產物。對于具有復雜細節、弱紋理和高反光的物體而言，很難通過計算機視覺模擬重現，因此傳統的三維重建效果均不甚理想。
如視提出的NeRF技術方案可以處理弱紋理和反光材料，有效緩解遮擋、各種特殊材質帶來的重建問題，使得虛擬環境中的物體更加逼真。
細節詳實、效果逼真，無限貼近真實自然光線和陰影效果的技術產物呈現，也為創造出更為沉浸體驗的虛擬世界奠定了基礎。
（木質紋理桌子）
兼顧多重因素性能優化 全球領先的最優技術方案
1. 產物大小壓縮超9成，低成本商業化應用
現階段，市面主流NeRF技術商業化產品的三維物體建模產物占用存儲約為50Mb-70Mb。為了能夠保障產物網絡傳輸的流暢度，降低系統崩潰的風險，如視提出的NeRF技術方案所生成的所有產物打包體積僅為5Mb左右，存儲大小壓縮了超9成。與此同時，系統空間的占用也得到極大緩解，以及實現網速加載效果優化，能大幅節省計算成本，進一步促進商業化應用的進程。
2. 高質量產物效果，自研算法可靠性強
三維模型幾何精度的高低直接影響著其在實際應用中的可靠性和精度。如視提出的NeRF技術方案背后應用了自主研發空間算法，能夠在數據處理過程中，有效控制誤差和偏差，保障后續建模的精度。相較于市面主流NeRF建模產物，如視所呈現出的產物效果破洞和錯誤凹凸更少，擁有更出色的幾何質量。
（品牌皮包）
3. 業界領先的渲染效率，打造更流暢的體驗
在渲染效率方面，如視依靠自研的算法優勢，能夠實現最終產物的實時性流暢體驗。在旋轉三維物體模型的同時，實時感受不同角度、不同材料表面光線的變化。
4. 保障生成效果品質，快速完成數據訓練
在運用NeRF技術進行物體三維重建的過程中，市面主流商業應用和學界相關算法通常無法兼顧產物質量、渲染效率和訓練時長。然而，如視的NeRF技術方案在保障質量和效率的基礎上，把用戶上傳采集數據之后的訓練全流程時長控制在半小時以內，以更低的成本進行數據運行處理。
憑借如視NeRF技術方案創造出無限貼近真實物理世界效果的生動三維形象，將為Web3.0世界輸入更優質的虛擬載體，并不斷提升AIGC的三維內容生產模型的速度和質量。作為生產力工具，即將發布的如視NeRF技術產品將大幅促進三維內容制作降本增效，深刻推動產業變革，同時帶給用戶更真切的視覺體驗，全面應用于各行各業的多功能場景。
