随着三维重建技术的不断迭代以及行业应用的快速渗透，Web3. 0 的概念持续活跃于全球市场。近年来，NeRF（神经网络辐射场）成为了三维重建领域备受追捧的技术研究，Open AI、谷歌、英伟达等全球科技巨头竞相布局。NeRF相关学术成果不仅被评选为计算机视觉领域顶 级会议ECCV2020 和CVPR2021 的年度最 佳论文，更获得了 2022 年美国《时代周刊》年度发明的殊荣。相较于传统的三维物体表示方法，例如点云、网格、体素，NeRF仅根据二维图像即可生成三维模型，通过“隐式表达”为物体三维处理提供了新的视角和可能。
凭借在三维重建领域自主研发空间算法的能力优势，数字空间综合解决方案引领者如视在NeRF技术的研发上取得了突破性进展：通过手机采集视频，生成可单独展示和可融合进at3d的模型。全新的NeRF小物体重建方案不仅解决了传统三维重建任务无法处理物体表面弱纹理、高反光等建模难题，更在有效、快速生成高质量、小容量产物方面取得了重大突破。如视的NeRF技术方案开创性提出了小物体三维重建过程中兼顾准确性、兼容性、实时性和低成本综合因素的最 优解，实现了NeRF技术方案应用在全球范围内领先。这意味着，未来丰富独特的三维内容将被广泛应用生成，也势必加速Web3. 0 和虚拟现实相关产业的发展。
复杂材质物体重建 更贴近真实的虚拟呈现
在真实的物理世界中，视觉捕捉的物体画面来源于自然光在极其复杂的物体结构中反射和反弹的综合效果产物。对于具有复杂细节、弱纹理和高反光的物体而言，很难通过计算机视觉模拟重现，因此传统的三维重建效果均不甚理想。
如视提出的NeRF技术方案可以处理弱纹理和反光材料，有效缓解遮挡、各种特殊材质带来的重建问题，使得虚拟环境中的物体更加逼真。
细节详实、效果逼真，无限贴近真实自然光线和阴影效果的技术产物呈现，也为创造出更为沉浸体验的虚拟世界奠定了基础。
（木质纹理桌子）
兼顾多重因素性能优化 全球领先的最 优技术方案
1. 产物大小压缩超 9 成，低成本商业化应用
现阶段，市面主流NeRF技术商业化产品的三维物体建模产物占用存储约为50Mb-70Mb。为了能够保障产物网络传输的流畅度，降低系统崩溃的风险，如视提出的NeRF技术方案所生成的所有产物打包体积仅为5Mb左右，存储大小压缩了超 9 成。与此同时，系统空间的占用也得到极大缓解，以及实现网速加载效果优化，能大幅节省计算成本，进一步促进商业化应用的进程。
2. 高质量产物效果，自研算法可靠性强
三维模型几何精度的高低直接影响着其在实际应用中的可靠性和精度。如视提出的NeRF技术方案背后应用了自主研发空间算法，能够在数据处理过程中，有效控制误差和偏差，保障后续建模的精度。相较于市面主流NeRF建模产物，如视所呈现出的产物效果破洞和错误凹凸更少，拥有更出色的几何质量。
（品牌皮包）
3. 业界领先的渲染效率，打造更流畅的体验
在渲染效率方面，如视依靠自研的算法优势，能够实现最终产物的实时性流畅体验。在旋转三维物体模型的同时，实时感受不同角度、不同材料表面光线的变化。
4. 保障生成效果品质，快速完成数据训练
在运用NeRF技术进行物体三维重建的过程中，市面主流商业应用和学界相关算法通常无法兼顾产物质量、渲染效率和训练时长。然而，如视的NeRF技术方案在保障质量和效率的基础上，把用户上传采集数据之后的训练全流程时长控制在半小时以内，以更低的成本进行数据运行处理。
凭借如视NeRF技术方案创造出无限贴近真实物理世界效果的生动三维形象，将为Web3. 0 世界输入更优质的虚拟载体，并不断提升AIGC的三维内容生产模型的速度和质量。作为生产力工具，即将发布的如视NeRF技术产品将大幅促进三维内容制作降本增效，深刻推动产业变革，同时带给用户更真切的视觉体验，全面应用于各行各业的多功能场景。
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