自《黑神话：悟空》面世以来，不少小伙伴们被其中的3D场景所惊艳！

在人工智能时代，NeRF（Neural Radiance Fields，神经辐射场）与3DGS（3D Gaussian Splatting，3D高斯溅射）技术成为完成三维重建、新视角合成、3D生成等任务不可或缺的重要工具。

这两种技术不仅在学术界引起了广泛关注，更在多个行业中展现出巨大的应用潜力，甚至面试技术岗位的第一道面试题就是NeRF与3DGS！

那么，NeRF与3DGS到底是什么技术，应用场景有哪些？

一、什么是NeRF

NeRF英文全称为Neural Radiance Field，意为神经辐射场，是一种可微的、自动生成的， 连续的三维隐式表达方法，最初用于解决新视角生成（Novel View Synthesis，NVS）这个计算视觉里的基础问题。

从2020年其框架被提出到2024年初，仅仅三年半，NeRF已经成为一种重要的高质量三维表达方法，被不断拓展到众多应用场景中。

Neural Radiance Field三个词准确地诠释了整个方法的核心。

Neural指通过神经网络模型实现三维表达，Radiance指神经网络描述了场景空间中每个点在每个方向发射的辐射情况，Field指这种表达是一个连续的五维函数。

NeRF以多视角图像为输入，使用神经网络技术，自动将场景中的几何与纹理信息训练成连续的三维神经辐射场模型。

在渲染时，通过任意角度查询神经网络，使用体渲染生成高真实感的新视角图像。

NeRF的三维渲染效果如图下图所示。

 二、NeRF的应用

第一类是用在3D资产扫描生成方向。这一类的领军公司是Luma AI，它们可能是全行业最早把NeRF推向商业化，并发展成为独角兽的公司。目前，相关应用有Luma AI，用来做Object-centric的扫描建模和FlyThrough，用来做场景级别的建模。

第二类是大场景应用。影响力最大的就是Google在Google Map里demo过的基于block-nerf的3D真实感街景产品，当时发布会的demo效果挺棒的。

第三类是在自动驾驶里的应用。从Waabi、Argo AI到国内的几家自动驾驶公司，包括长安、理想等都在做这块，以及基于NeRF相关技术的自动驾驶场景仿真工作，用来模拟一些真实世界里不太好测试的场景，进行闭环测试。

第四类是电商类。明确提出在使用的，是2023年Google在Google Shopping里，在美国iOS设备中，搜索鞋的产品时，会有很多鞋使用NeRF建模，并提供360度查看的功能，并在搜索结果上标“360”字样。这个项目是Jon Barron团队有支持的，Ricardo牵头的项目，2023年的时候上线，并有过发布。

 

第五类是AIGC方向。文本生成3D应用里，国内外很多家公司在使用相关技术进行3D资产的生成，包括太极图形的Meshy，VAST的Tripo3D。Luma AI发布的第一个Genie发布版本，以及一些垂直行业里的模型生成应用。

第六类是虚拟数字人方向。大部分真实感数字人合成之前都是基于GAN的，也有不少商业公司有很好的短视频和直播数字人就是用GAN产品上线的。后来随着NeRF和3DGS技术的发展，很多公司探索NeRF替换升级的。

第七类是游戏方向。游戏里，主要是生成3D模型之后转为Mesh之后的使用。另外Luma AI在Unreal Engine里有一个插件，可以加载NeRF模型，而且在3DGS之后，在Unity、 Unreal Engine里都有插件可以用，所以可实现性是越来越好的状态。

三、什么是3DGS

3DGS，三维高斯喷溅（3DGaussian Splatting，3DGS）。

这项技术在 2023 年的 ACM Siggraph 会议上由INRIA和马克斯·普朗克研究所的研究者提出。

在接下来的几个月里，它凭借与NeRF相似的表现力、数百倍于NeRF的训练和推理速度，以及在高分辨率图像和场景中的超实时渲染等特性，迅速成为有竞争力的技术路径。

相较于NeRF，3DGS是显式的三维表达方式，其设计遵循“大道至简”的原则，用简捷的逻辑构造了三维空间。