據(jù)VRScout報(bào)道，基于數(shù)字孿生技術(shù)快速輕松構(gòu)建程式化3D內(nèi)容和虛擬世界將變得愈發(fā)重要。

美國康奈爾大學(xué)最近發(fā)表的一篇論文探討了這一增長趨勢，該大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種生成程式化神經(jīng)輻射場（SNeRF）的解決方案，該解決方案可實(shí)現(xiàn)以比傳統(tǒng)方法更快的速度創(chuàng)建各種動(dòng)態(tài)虛擬場景。

由Thu Nguyen-Phuoc、Feng Liu及Lei Xiao組成的研究團(tuán)隊(duì)引用了各類參考圖像，創(chuàng)建了適用于虛擬環(huán)境的程式化3D場景，你可以想象一下，戴上VR頭顯通過畢加索畫作等程式化鏡頭觀看現(xiàn)實(shí)世界的樣子。

該動(dòng)態(tài)場景創(chuàng)建過程使團(tuán)隊(duì)不僅可以快速創(chuàng)建虛擬對象，并且還能基于現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境作為虛擬世界的一部分進(jìn)行3D對象檢測。

不僅如此，研究團(tuán)隊(duì)還可以在同一視點(diǎn)通過不同視角觀察同一物體，以達(dá)到交叉視角一致性，而在VR中觀看時(shí)，則會(huì)產(chǎn)生身臨其境的3D效果。

通過交替采用NeRF和程式化優(yōu)化步驟，研究團(tuán)隊(duì)將能獲取參考圖像，然后以程式化方式重建包括對象物品或人在內(nèi)的基于現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境的虛擬世界，從而加快創(chuàng)建過程。

“我們引入了一種新的數(shù)字孿生訓(xùn)練方法，通過交替采用NeRF和程式化優(yōu)化步驟來解決這個(gè)問題，”該團(tuán)隊(duì)說，“此種更具表現(xiàn)力的圖像轉(zhuǎn)換方法使我們能夠充分調(diào)動(dòng)硬件內(nèi)存容量以生成更高分辨率的圖像，實(shí)驗(yàn)表明，基于該方法可生成（包括室內(nèi)、室外和動(dòng)態(tài)場景）在內(nèi)的程式化NeRF，并能合成具有跨視圖一致性的高質(zhì)量新視圖?！?/p>

不過，由于受限于NeRF內(nèi)存，研究人員還必須解決另一個(gè)問題，即如何以更接近實(shí)時(shí)的速度渲染更多高清3D圖像，該解決方案是創(chuàng)建一個(gè)視圖循環(huán)渲染，從而使每次迭代都能更一致定位樣式點(diǎn)，進(jìn)而重建更詳細(xì)的內(nèi)容圖像。

另外，研究團(tuán)隊(duì)基于數(shù)字孿生技術(shù)還改進(jìn)了虛擬化身，該團(tuán)隊(duì)SNeRF程式化方案可創(chuàng)建在對話中更具表現(xiàn)力的虛擬角色——?jiǎng)討B(tài)4D化身，該化身可真實(shí)傳達(dá)憤怒、恐懼、興奮、困惑等情緒，而無需通過表情符號或VR控制器實(shí)現(xiàn)。

目前，這一研究工作仍在繼續(xù)，團(tuán)隊(duì)最新成果是開發(fā)了一種采用隱式神經(jīng)表征的3D場景程式化方案，該方案基于交替程式化機(jī)制以充分調(diào)動(dòng)硬件內(nèi)存以生成靜態(tài)和動(dòng)態(tài)3D場景，從而使團(tuán)隊(duì)能夠生成更高分辨率的圖像，同時(shí)在VR中實(shí)現(xiàn)更具表現(xiàn)力的圖像。