這項(xiàng)突破性研究來自北京航空航天大學(xué)、東京大學(xué)和StepFun公司的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，由方雙康、沈一超、五十嵐健夫等研究者共同完成，于2025年7月發(fā)表在arXiv預(yù)印本服務(wù)器上。感興趣的讀者可以通過arXiv:2507.23374v1訪問完整論文。

說起3D渲染技術(shù)，你可能會想到電影里那些栩栩如生的特效場景，或者游戲中精美的虛擬世界。在這個看似神奇的領(lǐng)域里，有兩種主要的技術(shù)路線就像兩個不同性格的工匠：一個是追求完美細(xì)節(jié)但速度較慢的"工藝大師"NeRF（神經(jīng)輻射場），另一個是速度飛快但有時會"偷工減料"的"效率達(dá)人"3DGS（3D高斯點(diǎn)云）。

NeRF就像一位細(xì)致入微的畫家，能夠捕捉場景中的每一個光影變化，創(chuàng)造出照片級的真實(shí)感。但這位"畫家"有個毛?。汗ぷ鲿r需要反復(fù)思考每一筆，導(dǎo)致渲染速度很慢，無法滿足實(shí)時應(yīng)用的需求。而3DGS則像一個熟練的速寫師，能夠快速勾勒出場景輪廓，實(shí)現(xiàn)實(shí)時渲染，但在處理復(fù)雜光影和精細(xì)紋理時常常力不從心。

長期以來，業(yè)界一直將這兩種技術(shù)視為競爭對手，就像傳統(tǒng)手工藝與現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的對立。然而，北京航空航天大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)卻有了一個大膽的想法：既然兩種技術(shù)各有優(yōu)勢，為什么不讓它們攜手合作，創(chuàng)造出一個既快又好的"超級工匠"呢？

一、重新定義合作關(guān)系：從競爭者到合作伙伴

傳統(tǒng)觀念中，NeRF和3DGS就像兩個不同風(fēng)格的廚師：一個精通慢燉細(xì)煮的法式料理，另一個擅長快手爆炒的中式炒菜。人們總是認(rèn)為必須在精致與快速之間做出選擇。但研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這種非此即彼的思維方式限制了技術(shù)發(fā)展的可能性。

3DGS雖然速度快，但它有三個明顯的"軟肋"。首先是對初始設(shè)置過于敏感，就像一個挑剔的演員，如果開場狀態(tài)不好，整場表演都會受影響。其次是空間感知能力有限，只能"看到"自己周圍的小范圍區(qū)域，對整個場景缺乏全局理解。最后是各個組件之間缺乏有效溝通，就像一個樂團(tuán)中的樂手各自為政，無法產(chǎn)生和諧的協(xié)奏效果。

研究團(tuán)隊(duì)意識到，NeRF的連續(xù)空間表示能力恰好可以彌補(bǔ)這些不足。NeRF就像一個經(jīng)驗(yàn)豐富的指揮家，具有對整個"演出空間"的全局把控能力，能夠協(xié)調(diào)各個部分的表現(xiàn)，確保整體效果的和諧統(tǒng)一。

二、構(gòu)建溝通橋梁：讓兩種技術(shù)"對話"

要讓兩個原本獨(dú)立工作的系統(tǒng)協(xié)同合作，關(guān)鍵在于建立有效的溝通機(jī)制。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套巧妙的"翻譯系統(tǒng)"，讓NeRF和3DGS能夠共享信息。

這個過程就像建立一個共享廚房。NeRF作為經(jīng)驗(yàn)豐富的主廚，首先對整個"菜譜"（場景）進(jìn)行全面分析，識別出哪些地方需要精細(xì)處理，哪些地方是關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)要素。然后，它將這些寶貴的經(jīng)驗(yàn)以"配方"的形式傳遞給3DGS這位速度型廚師。

具體來說，系統(tǒng)使用了一種叫做哈希網(wǎng)格的技術(shù)，這就像一個智能的食材儲存系統(tǒng)，能夠快速找到任何位置所需的"調(diào)料"（特征信息）。當(dāng)3DGS需要處理某個區(qū)域時，它可以直接從這個共享系統(tǒng)中獲取NeRF已經(jīng)準(zhǔn)備好的"配方"，大大提高了工作效率和質(zhì)量。

更巧妙的是，研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一種邊緣檢測的初始化策略。就像一個聰明的助手，它會優(yōu)先關(guān)注圖像中的輪廓和紋理豐富的區(qū)域，在這些重要位置放置更多的處理單元（高斯點(diǎn)），而在平坦區(qū)域則適當(dāng)減少。這種做法確保了計(jì)算資源被合理分配到最需要的地方。

三、處理個性差異：讓合作更加順暢

雖然建立了溝通渠道，但兩種技術(shù)畢竟"出身不同"，各有各的工作習(xí)慣。NeRF習(xí)慣于處理連續(xù)的空間信息，而3DGS更擅長處理離散的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。這就像讓一個習(xí)慣使用毛筆的書法家和一個慣用鋼筆的設(shè)計(jì)師合作完成同一幅作品。

為了解決這個問題，研究團(tuán)隊(duì)引入了"個性化調(diào)整"機(jī)制。對于每個3DGS處理單元，系統(tǒng)都會配備兩個"調(diào)節(jié)器"：特征調(diào)節(jié)器和位置調(diào)節(jié)器。特征調(diào)節(jié)器就像一個智能的翻譯器，能夠?qū)eRF的"語言"轉(zhuǎn)換成3DGS更容易理解的形式。位置調(diào)節(jié)器則像一個精確的導(dǎo)航系統(tǒng)，幫助3DGS微調(diào)自己的位置，找到最佳的工作點(diǎn)。

這種設(shè)計(jì)的巧妙之處在于，它既保持了兩種技術(shù)的核心優(yōu)勢，又讓它們能夠互相補(bǔ)充。每個3DGS單元都可以根據(jù)具體情況調(diào)整自己的工作方式，既不完全依賴NeRF的指導(dǎo)，也不完全拋棄自己的特長。

四、建立協(xié)調(diào)機(jī)制：確保團(tuán)隊(duì)合作的效果

有了溝通渠道和個性化調(diào)整，下一步就是建立協(xié)調(diào)機(jī)制，確保兩種技術(shù)真正形成合力。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套名為"GS-Rays"的協(xié)調(diào)系統(tǒng)，這個系統(tǒng)就像一個精明的項(xiàng)目經(jīng)理，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)兩個團(tuán)隊(duì)的工作進(jìn)度和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

GS-Rays的工作原理很有趣：它不是讓NeRF處理整張圖片的每一個像素，而是智能地選擇那些對3DGS最重要的區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注。就像一個攝影師在拍攝時會特別關(guān)注主角和關(guān)鍵場景，而不是平均分配注意力到畫面的每個角落。

這種選擇性關(guān)注帶來了雙重好處。一方面，它大大減少了NeRF的計(jì)算負(fù)擔(dān)，提高了整體系統(tǒng)的效率。另一方面，它確保了NeRF的精力集中在最能幫助3DGS改善表現(xiàn)的地方，實(shí)現(xiàn)了資源的最優(yōu)分配。

在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)還會持續(xù)比較兩種技術(shù)在相同區(qū)域的表現(xiàn)，通過這種"互相監(jiān)督"的方式不斷改進(jìn)兩者的協(xié)作效果。就像兩個學(xué)習(xí)伙伴互相檢查作業(yè)，發(fā)現(xiàn)問題及時糾正，共同進(jìn)步。

五、智能成長機(jī)制：讓系統(tǒng)越來越聰明

傳統(tǒng)的3DGS有一個局限性：它只能在已有處理單元的附近添加新的處理能力，就像一個只能在現(xiàn)有建筑周圍加蓋房間的建筑師。這種局限性意味著如果初始設(shè)置不夠好，系統(tǒng)很難在后期彌補(bǔ)。

NeRF-GS系統(tǒng)則突破了這個限制。由于NeRF具有全局感知能力，它可以幫助系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)那些被3DGS忽略但實(shí)際上很重要的區(qū)域。當(dāng)NeRF在某個區(qū)域檢測到高密度信息時，系統(tǒng)會在該位置自動添加新的3DGS處理單元，就像一個有遠(yuǎn)見的城市規(guī)劃師能夠預(yù)見到未來的發(fā)展需求，提前在合適的位置規(guī)劃新的設(shè)施。

這種智能成長機(jī)制讓系統(tǒng)具備了自我改進(jìn)的能力。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，系統(tǒng)不僅能夠優(yōu)化現(xiàn)有處理單元的性能，還能夠動態(tài)調(diào)整整體架構(gòu)，確保處理能力與實(shí)際需求的最佳匹配。

六、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：數(shù)據(jù)說話的時刻

為了驗(yàn)證這種合作方式的效果，研究團(tuán)隊(duì)在多個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了全面測試。結(jié)果令人振奮：在保持實(shí)時渲染速度的同時，新系統(tǒng)的圖像質(zhì)量顯著超越了傳統(tǒng)的3DGS方法。

在Mip-NeRF360數(shù)據(jù)集上，NeRF-GS達(dá)到了28.32的PSNR值（一個衡量圖像質(zhì)量的指標(biāo)，數(shù)值越高越好），相比傳統(tǒng)3DGS的27.49有了明顯提升。更重要的是，在處理復(fù)雜紋理和精細(xì)細(xì)節(jié)方面，新系統(tǒng)表現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。

特別值得一提的是在稀疏視角場景下的表現(xiàn)。當(dāng)可用的訓(xùn)練圖像較少時，傳統(tǒng)3DGS往往會出現(xiàn)過擬合問題，就像一個只見過幾張照片就要畫出完整肖像的畫家，很容易出現(xiàn)細(xì)節(jié)錯誤。而NeRF-GS通過雙分支的互相約束，有效緩解了這個問題，即使在只有8-12張輸入圖像的情況下，仍能保持良好的渲染質(zhì)量。

從效率角度來看，雖然訓(xùn)練時間有所增加（因?yàn)樾枰獏f(xié)調(diào)兩個系統(tǒng)），但最終的渲染速度不僅沒有降低，反而由于更合理的資源分配而有所提升。在DeepBlending數(shù)據(jù)集上，新系統(tǒng)達(dá)到了122 FPS的渲染速度，同時存儲空間需求也比傳統(tǒng)方法減少了約20%。

七、實(shí)際應(yīng)用的廣闊前景

這項(xiàng)技術(shù)突破帶來的影響遠(yuǎn)不止于學(xué)術(shù)研究。在實(shí)際應(yīng)用中，NeRF-GS為多個領(lǐng)域開辟了新的可能性。

在影視制作領(lǐng)域，這種技術(shù)可以大大降低特效制作的成本和時間。傳統(tǒng)的3D場景重建往往需要大量人工調(diào)整和優(yōu)化，而NeRF-GS的自動化程度更高，能夠更快地產(chǎn)生高質(zhì)量的渲染結(jié)果。制作團(tuán)隊(duì)可以將更多精力投入到創(chuàng)意構(gòu)思上，而不是技術(shù)細(xì)節(jié)的打磨。

虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用也將從中受益。實(shí)時渲染能力的提升意味著用戶可以體驗(yàn)到更加流暢和真實(shí)的虛擬環(huán)境。無論是虛擬旅游、在線教育還是遠(yuǎn)程協(xié)作，都可以獲得更好的視覺體驗(yàn)。

在建筑和工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域，這種技術(shù)可以幫助設(shè)計(jì)師更快地可視化設(shè)計(jì)方案，提高設(shè)計(jì)迭代的效率?？蛻粢部梢愿庇^地理解設(shè)計(jì)概念，減少溝通成本。

游戲開發(fā)是另一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域。更高效的3D渲染技術(shù)意味著游戲可以在相同的硬件配置下呈現(xiàn)更豐富的視覺效果，或者在保持相同視覺質(zhì)量的前提下支持更多玩家同時在線。

八、技術(shù)發(fā)展的深層意義

這項(xiàng)研究的意義不僅僅在于解決了一個具體的技術(shù)問題，更重要的是它展示了一種新的思維方式：將看似競爭的技術(shù)路線轉(zhuǎn)化為協(xié)作關(guān)系。

在人工智能和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域，經(jīng)常會出現(xiàn)多種技術(shù)路線并存的情況。傳統(tǒng)觀念往往認(rèn)為必須選擇其中一種作為主導(dǎo)方向，其他技術(shù)路線逐漸被淘汰。但NeRF-GS的成功表明，不同技術(shù)之間的融合往往能產(chǎn)生超越單一技術(shù)的效果。

這種思維方式的轉(zhuǎn)變對整個技術(shù)發(fā)展具有啟發(fā)意義。與其將技術(shù)發(fā)展視為零和游戲，不如探索如何讓不同技術(shù)優(yōu)勢互補(bǔ)，共同服務(wù)于實(shí)際需求。這種協(xié)作式的技術(shù)發(fā)展模式可能會成為未來創(chuàng)新的重要方向。

從工程實(shí)踐的角度來看，這項(xiàng)研究也展示了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要原則：在保持各個組件核心優(yōu)勢的前提下，通過精心設(shè)計(jì)的接口和協(xié)調(diào)機(jī)制實(shí)現(xiàn)整體性能的提升。這種設(shè)計(jì)思路在其他復(fù)雜系統(tǒng)的開發(fā)中同樣具有參考價值。

九、面臨的挑戰(zhàn)與未來方向

盡管NeRF-GS取得了顯著的成功，但研究團(tuán)隊(duì)也坦承這種方法仍面臨一些挑戰(zhàn)。最主要的問題是系統(tǒng)復(fù)雜性的增加。將兩種原本獨(dú)立的技術(shù)整合在一起，不可避免地會增加系統(tǒng)的復(fù)雜程度，這對開發(fā)者的技術(shù)水平提出了更高要求。

訓(xùn)練時間的增加也是一個需要考慮的因素。雖然最終的渲染速度有所提升，但訓(xùn)練過程需要同時優(yōu)化兩個子系統(tǒng)，計(jì)算開銷相對較大。對于資源有限的小團(tuán)隊(duì)或個人開發(fā)者來說，這可能是一個門檻。

研究團(tuán)隊(duì)指出，未來的改進(jìn)方向主要集中在系統(tǒng)簡化和效率優(yōu)化上。一方面，他們希望能夠識別并移除兩個子系統(tǒng)中的冗余組件，設(shè)計(jì)出更加緊湊的整合方案。另一方面，他們也在探索更高效的訓(xùn)練策略，以減少計(jì)算資源的需求。

另一個有趣的研究方向是探索這種協(xié)作模式與其他3D表示方法的結(jié)合可能性。除了NeRF和3DGS之外，還有許多其他的3D場景表示技術(shù)，如體素網(wǎng)格、神經(jīng)紋理等。將這種協(xié)作思維擴(kuò)展到更多技術(shù)組合中，可能會產(chǎn)生更多令人驚喜的結(jié)果。

十、對行業(yè)發(fā)展的啟示

NeRF-GS的成功為整個計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和人工智能行業(yè)提供了重要啟示。它證明了跨技術(shù)整合的巨大潛力，鼓勵研究者跳出單一技術(shù)路線的思維局限，探索更加開放和包容的發(fā)展模式。

這種變化也反映了技術(shù)發(fā)展的一個重要趨勢：從追求單點(diǎn)突破轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性優(yōu)化。在技術(shù)日益成熟的今天，單純提升某一個組件的性能往往收益遞減，而通過系統(tǒng)性的整合和優(yōu)化，可能會帶來更大的性能提升。

對于企業(yè)和開發(fā)者來說，這項(xiàng)研究提醒我們要保持開放的心態(tài)，不要過早地排斥任何技術(shù)路線?？此七^時或不夠先進(jìn)的技術(shù)，在適當(dāng)?shù)恼峡蚣芟驴赡軙òl(fā)新的生命力。這種包容性的技術(shù)策略有助于構(gòu)建更加穩(wěn)健和可持續(xù)的技術(shù)體系。

從市場角度來看，NeRF-GS類型的整合技術(shù)可能會重新定義競爭格局。那些能夠有效整合多種技術(shù)優(yōu)勢的公司和產(chǎn)品，可能會在激烈的市場競爭中獲得優(yōu)勢。這也促使整個行業(yè)重新思考技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)品策略。

說到底，NeRF-GS不僅僅是一個技術(shù)創(chuàng)新，更是一種思維方式的革新。它告訴我們，在面對復(fù)雜問題時，與其執(zhí)著于尋找完美的單一解決方案，不如考慮如何讓不同的優(yōu)秀方案協(xié)同工作，創(chuàng)造出超越各部分簡單相加的整體效果。這種協(xié)作式創(chuàng)新的思維，不僅適用于技術(shù)研發(fā)，也可能為其他領(lǐng)域的問題解決提供啟發(fā)。

隨著虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、元宇宙等概念的興起，對高質(zhì)量實(shí)時3D渲染的需求將會持續(xù)增長。NeRF-GS及其后續(xù)發(fā)展，很可能會成為支撐這些未來應(yīng)用的重要技術(shù)基礎(chǔ)。對于普通用戶來說，這意味著未來我們將能夠享受到更加逼真、流暢的虛擬體驗(yàn)，無論是在游戲娛樂、在線購物還是遠(yuǎn)程協(xié)作中。

這項(xiàng)由北京航空航天大學(xué)、東京大學(xué)和StepFun公司聯(lián)合完成的研究，為我們展示了技術(shù)融合的巨大潛力。如果你對這種創(chuàng)新的技術(shù)整合方式感興趣，建議訪問原論文arXiv:2507.23374v1獲取更詳細(xì)的技術(shù)信息，深入了解這個將"競爭對手"變成"最佳拍檔"的精彩技術(shù)故事。

Q&A

Q1：NeRF-GS是什么？它解決了什么問題？

A：NeRF-GS是一種新的3D渲染技術(shù)，它將兩種原本獨(dú)立的技術(shù)NeRF和3DGS結(jié)合在一起。NeRF質(zhì)量很高但速度慢，3DGS速度快但質(zhì)量一般，NeRF-GS讓它們協(xié)同工作，既保持了高質(zhì)量又實(shí)現(xiàn)了實(shí)時渲染，就像讓一個追求完美的工藝師和一個高效的速度型工人合作完成同一項(xiàng)任務(wù)。

Q2：NeRF-GS的渲染效果比傳統(tǒng)方法好多少？

A：在標(biāo)準(zhǔn)測試中，NeRF-GS的圖像質(zhì)量指標(biāo)PSNR達(dá)到28.32，比傳統(tǒng)3DGS方法的27.49有明顯提升。更重要的是，它在處理復(fù)雜紋理和精細(xì)細(xì)節(jié)方面表現(xiàn)顯著更好，特別是在輸入圖像較少的情況下，仍能保持良好的渲染質(zhì)量，避免了傳統(tǒng)方法容易出現(xiàn)的細(xì)節(jié)錯誤問題。

Q3：普通用戶什么時候能用上NeRF-GS技術(shù)？

A：NeRF-GS技術(shù)最先會應(yīng)用在專業(yè)領(lǐng)域，如影視制作、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實(shí)等。普通用戶可能會在未來的游戲、虛擬旅游、在線購物的3D展示等應(yīng)用中間接體驗(yàn)到這種技術(shù)帶來的更流暢、更真實(shí)的視覺效果。不過具體的普及時間還取決于技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)化程度。