基于隐式神经表达的三维数字场景高效生成与编辑

20250923

信息传输、软件和信息技术服务业

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

随着虚拟现实、数字孪生和元宇宙等领域的快速发展，对高真实感、可交互的三维数字内容需求不断增长。神经辐射场（NeRF）和三维高斯泼溅（3DGS）作为新兴隐式神经表征技术，在新视角合成方面成果显著，但其对密集视角与准确相机位姿的强依赖、以及隐式表示在几何建模与编辑中的局限，限制了其在稀疏输入和动态场景下的广泛应用。为此，本文围绕三维神经场建模中的精度、效率与稀疏性三大挑战，提出三类具有代表性的重建方法，构建“快、准、稳”的三维建模技术体系。 课题首先提出一种多粒度混合隐式神经场建模方法，将神经辐射场与显式结构（如点云、体素、网格）相结合，以捕捉多尺度几何结构，提升三维重建的精细度和语义完整性。通过划分不同粒度的体素区域，分别采用适配的神经表达方式处理静态背景和动态前景，实现空间结构的层次建模与表达压缩，缓解传统隐式场景对数据规模与算力的依赖。 为解决神经场景模型缺乏交互性与编辑可控性的问题，课题进一步设计了一套基于特征解耦的语义可控编辑框架。通过引入显式控制参数（如形状、纹理、光照等）与隐式神经表征之间的耦合映射，分离场景中的几何与外观属性，使系统支持局部区域的精准添加、移除与替换操作。面向典型编辑任务（如物体插入、背景替换、属性调整等），该机制提供高保真、可预测的场景更新能力，显著提升模型的实用性与灵活性。 在性能优化方面，课题构建了一套基于稀疏数据的神经场高效训练与推理框架，融合多视图一致性约束、光照补偿机制与结构先验，有效提升在少量输入视角下的重建质量；同时引入图优化策略与加权蒸馏方法，构建轻量化模型结构，大幅降低训练与推理成本，支持边缘设备与实时渲染需求。针对动态场景下人物、物体移动造成的时空变化，系统采用伪同步机制与显式关键帧插值方案，保障连续视角间的时序一致性与结构稳定性。 系统层面，课题形成了面向多行业应用需求的一体化三维数字场景生成与编辑平台。平台整合数据采集、预处理、重建建模、可视编辑、场景发布等功能模块，支持从单张图像、多视角照片或短视频中快速生成结构完整、外观真实、可交互的三维数字场景。同时，支持多种终端部署形态，包括Web端预览、移动端交互、AR/VR设备融合展示，具备良好的可扩展性与落地性。 本课题研发成果将重点在非物质文化遗产艺术表演、电商直播以及中小学课程教育实践三大领域开展成果转化推广。在非物质文化遗产艺术表演领域，拟与剧院等机构合作，利用高分辨率图像和深度学习算法，高效采集传统戏剧、舞蹈、游艺等表演中精细动态线条（如戏曲装扮的胡须、翎、舞绣，以及游艺道具或舞台布景线条）的三维信息，为细节捕捉与记录提供重要技术支撑。在电商直播平台领域，成果将应用于数字人直播提升电商直播等场景的用户体验，并且通过对电商商品的快速高效重建，提升3D资产的生产效率，解决传统3D建模人力和时间成本高昂的问题，在直播带货、虚拟人互动、商品3D展示、试穿试戴、AR摆放等消费者场景下发挥重要作用。在中小学课程教育领域，该技术为中小学课程提供丰富教学资源和创新教学方法。学生可直观学习和操作三维模型，提高学习趣味性和效果。例如，学生创建历史建筑模型或进行虚拟科学实验，激发学习兴趣，培养创造力和实践能力，为科技创新培养人才。此外，该技术在医疗、建筑、影视等领域应用潜力巨大。在医疗领域，可创建人体器官三维模型辅助手术规划和医学教育；在建筑领域，设计师快速生成建筑模型并进行虚拟漫游评估设计效果；在影视制作中，加速场景构建和特效制作，降低成本，提升作品质量和生产效率。未来，随着技术成熟，该研究成果将推动相关产业发展，加速技术推广和应用，创造更多经济价值，并促进数字化转型，为社会经济可持续发展提供有力支持。