游戏技术变革：仅用三张图片，即可直出3D游戏场景！

伴随着深度学习和3D重建技术的发展，近期南洋理工大学的科研人员，提出一种新方法，仅仅只需要3张图片，即可生成高质量的3D场景模型！论文团队来自于南洋理工大学的四名中国留学生，他们目前在NTU的MMLab，此前介绍的文本生成图像Text2light等应用也均出自MMLab，今年ICCV2023上，MMLab团队大获成功共计20篇论文被收录！

英伟达

在上个月，英伟达重磅公开了AI新模型“Neuralangelo”，这个模型可以轻松“读懂”视频，将二维的视频，转换成细节层次极其丰富的3D模型，准确度和兼容性极高。

给定一个随机视频，AI就能自动提取并搭建人物的高精度3D模型，这样的场景往往出现在各大科幻片的CG中，而英伟达将这一场景变成事实，也就是说，未来开发者们随手拿起手机摄影，即可转换成相应的高精3D模型。

英伟达称，这项技术结合英伟达的算力支撑，具备极高的商业价值，可以用于游戏开发、建筑设计、数字考古、艺术以及工业机器人等领域！

SparseNeRF

除了用视频直出3D模型外，南洋理工大学的科研团队，在近日发表了一篇名为《SparseNeRF: Distilling Depth Ranking for Few-shot Novel View Synthesis》的论文，介绍了一种名为SparseNeRF的新方法，即用少量镜头的图片，来合成高精度高质量的3D场景。

在现实世界的场景中，要做到一比一建模是相当困难，像刺客信条对巴黎圣母院的建模，或是黑神话悟空团队对山西古建筑体的建模，都是需要耗费大量时间和金钱的项目，特别是一些稠密的场景，建模起来价格极其昂贵！

而且，这对图片的质量和数量也有极高的要求，在稀疏视图图像下，很难合成高质量的3D模型，对那些没有拍到的新视角，更是难上加难。

NTU提出，利用预训练深度模型或粗略深度图的深度先验，来进行NeRF（神经辐射场）三维重建，作者提出局部深度排序约束（local depth ranking）和空间连续性约束（spatial continuity constraint），以确保合成视图的一致性和连贯性。

SparseNeRF主要由四个部分构成——NeRF、RGB 颜色重建模块、深度排序蒸馏模块和空间连续性蒸馏模块，利用稀疏视图输入合成新颖视图。对于视角缺少的问题，利用来自预训练深度估计模型解决，作者还提出了一种局部深度排序正则化方法，可从粗糙深度图中蒸馏提炼鲁棒性更强的深度先验信息，进一步提高少视角NeRF的性能。

在标准数据集和名为 NVS-RGBD（包含真实世界深度图）的新数据集上的性能均优于现有方法，该论文团队来自于南洋理工大学的四名中国留学生，他们还提供了代码和数据集以供进一步研究。在未来应用方面，可以集成到iPhone上进行场景合成，或者是放在游戏或者工业界那种大规模3D合成的场景。