10 月 18 日消息，先來看一段“視頻”，有沒有看出什么不對勁的地方？
其實，這僅僅是由一組照片渲染出來的（右下角為拍攝照片）！
生成的也不僅僅是一段視頻，更是一個 3D 場景模型，不僅能任意角度隨意切換、高清無死角，還能調節(jié)曝光、白平衡等參數，生成“船新”的照片：
在完全不同的場景下，例如一個坦克廠中，同樣能用一組照片渲染出逼真 3D 場景，相同角度與真實拍攝圖像幾乎“完全一致”：
要知道，之前蘋果雖然也做過一組照片生成目標物體 3D 模型的功能，但最多就是一件物體，例如一只箱子：
這次可是整個 3D 場景！
這是德國埃爾朗根-紐倫堡大學的幾位研究人員做的項目，效果一出就火得不行，在國外社交媒體上贊數超過 5k，閱讀量達到 36w+。
那么，這樣神奇的效果，究竟是怎么生成的呢？
用照片還原整個 3D 場景圖
整體來說，這篇論文提出了一種基于點的可微神經渲染流水線 ADOP（Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering），用 AI 分析輸入圖像，并輸出新角度的新圖像。
在輸入時，由于需要建模 3D 場景，因此這里的照片需要經過嚴格拍攝，來獲取整個場景的稀疏點云數據。
具體來說，作者在從照片獲取點云數據時，采用了 COLMAP。
先從多個不同的角度拍攝場景中的照片，其中每張照片的視角都會經過嚴格控制。
然后采用 SfM（Structure From Motion，運動恢復結構）方法，來獲取相機內外參數，得到整個場景的 3D 重建數據，也就是表示場景結構的稀疏點云：
然后，包含點云等信息的場景數據會被輸入到流水線中，進行進一步的處理。
流水線（pipeline）主要分為三個部分：可微光柵化器、神經渲染器和可微色調映射器。
首先，利用多分辨率的單像素點柵格化可微渲染器（可微光柵化器），將輸入的相機參數、重建的點云數據轉換成稀疏神經圖像。
其中，模型里關于圖像和點云對齊的部分，采用了 NavVis 數據集來訓練。
然后，利用神經渲染器，對稀疏神經圖像進行陰影計算和孔洞填充，生成 HDR 圖片。
最后，由于不是每個設備都支持 HDR 畫面，因此在顯示到 LDR 設備之前，還需要利用基于物理的可微色調映射器改變動態(tài)范圍，將 HDR 圖像變成 LDR 圖像。
每個場景 300+ 圖像訓練
這個新模型的優(yōu)勢在哪里？
由于模型的所有階段都可微，因此這個模型能夠優(yōu)化場景所有參數（相機模型、相機姿勢、點位置、點顏色、環(huán)境圖、渲染網絡權重、漸暈、相機響應函數、每張圖像的曝光和每張圖像的白平衡），并用來生成質量更高的圖像。
具體到訓練上，作者先是采用了 688 張圖片（包含 73M 個點）來訓練這個神經渲染流水線（pipeline）。
針對 demo 中的幾個場景（火車、燈塔、游樂園、操場等），作者們分別用高端攝像機拍攝了 300~350 張全高清圖像，每個場景生成的像素點數量分別為 10M、8M、12M 和 11M，其中 5% 的圖像用作測試。
也就是說，制作這樣一個 3D 場景，大約需要幾百張圖像，同時每張圖像的拍攝需要經過嚴格的角度控制。
不過仍然有讀者表示，拍幾百張圖像就能用 AI 做個場景出來，這個速度比當前人工渲染是要快多了。
功能上，模型既能生成可以調節(jié)參數的新角度照片，還能自動插值生成全場景的 3D 渲染視頻，可以說是挺有潛力的。
那么，這個模型的效果與當前其他模型的渲染效果相比如何呢？
實時顯示 1 億 + 像素點場景
據作者表示，論文中采用的高效單像素點柵格化方法，使得 ADOP 能夠使用任意的相機模型，并實時顯示超過 1 億個像素點的場景。
肉眼分辨生成結果來看，采用同行幾個最新模型生成的圖片，或多或少會出現一些偽影或是不真實的情況，相比之下 ADOP 在細節(jié)上處理得都非常不錯：
從數據來看，無論是火車、操場、坦克還是燈塔場景，在 ADOP 模型的渲染下，在 VGG、LPIPS 和 PSNR 上幾乎都能取得最優(yōu)秀的結果（除了坦克的數據）。
不過，研究本身也還具有一些局限性，例如單像素點渲染仍然存在點云稀疏時，渲染出現孔洞等問題。
但整體來看，實時顯示 3D 場景的效果還是非常出類拔萃的，不少業(yè)內人士表示“達到了 AI 渲染新高度”。
已經有不少網友開始想象這項研究的用途，例如給電影制片廠省去一大波時間和精力：
（甚至有電影系的學生想直接用到畢設上）
對游戲行業(yè)影響也非常不錯：
在家就能搞 3A 大作的場景，是不是也要實現了？簡直讓人迫不及待。
還有人想象，要是能在 iPhone 上實現就好了（甚至已經給 iPhone 15 預定上了）：
對于研究本身，有網友從行外人視角看來，感覺更像是插幀模型（也有網友回應說差不多是這樣）：
也有網友表示，由于需要的圖像比較多，效果沒有宣傳中那么好，對研究潛力持保留態(tài)度：
雖然目前作者們已經建立了 GitHub 項目，但代碼還沒有放出來，感興趣的同學們可以先蹲一波。
至于具體的開源時間，作者們表示“會在中了頂會后再放出來”。（祝這篇論文成功被頂會收錄~）
論文地址：點擊打開
項目地址 (代碼還沒 po 出來)：點擊打開
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