這項由波蘭波茲南理工大學(xué)機(jī)器人與機(jī)器智能研究所的米科瓦伊·齊林斯基（Mikolaj Zieliński）和雅蓋隆大學(xué)數(shù)學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院的克日什托夫·拜爾斯基（Krzysztof Byrski）、托馬什·什切帕尼克（Tomasz Szczepanik）、普熱梅斯瓦夫·斯普雷克（Przemyslaw Spurek）教授領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年8月的arXiv預(yù)印本（編號：arXiv:2508.02831v1），這項研究開創(chuàng)性地解決了一個長期困擾科學(xué)家的難題：如何讓超逼真的虛擬世界既能渲染出電影級的畫面效果，又能像玩樂高積木一樣輕松編輯修改。

要理解這項研究的意義，可以這樣類比：目前的3D技術(shù)就像兩種不同的畫家。第一種畫家叫做神經(jīng)輻射場（NeRF），他能創(chuàng)作出照片級別逼真的藝術(shù)作品，每一個細(xì)節(jié)都完美無瑕，但作品一旦完成就無法修改——你想在畫中移動一朵花或改變一個物體的位置幾乎不可能。第二種畫家叫做高斯點云（Gaussian Splatting），他的作品可以隨意拆解重組，就像用磁力珠拼裝模型一樣靈活，但畫面質(zhì)量往往達(dá)不到照片級的逼真效果，在某些角度觀看時還會出現(xiàn)缺陷。

波蘭研究團(tuán)隊開發(fā)的GENIE技術(shù)（Gaussian Encoding for Neural Radiance Fields Interactive Editing）巧妙地將這兩種截然不同的技術(shù)融合在一起，創(chuàng)造出一個既能產(chǎn)生電影級渲染效果又能實時編輯的混合系統(tǒng)。這就像培養(yǎng)出一位既能畫出達(dá)芬奇級別作品，又能隨時根據(jù)客戶要求修改細(xì)節(jié)的萬能畫家。

這項技術(shù)的突破在于引入了一種全新的編碼方式——Splash Grid Encoding（飛濺網(wǎng)格編碼）和一種快速搜索算法——Ray-Traced Gaussian Proximity Search（光線追蹤高斯鄰近搜索，簡稱RT-GPS）。前者就像給每個場景中的物體安裝了智能傳感器，能夠?qū)崟r感知周圍環(huán)境的變化；后者則像一個超高效的導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠瞬間找到需要的信息，確保編輯操作能夠流暢進(jìn)行。

一、突破傳統(tǒng)桎梏：解決虛擬世界的"魚與熊掌"難題

在過去的幾年里，3D圖形領(lǐng)域經(jīng)歷了兩次重大技術(shù)革命。2020年，NeRF技術(shù)的出現(xiàn)讓科學(xué)家們第一次能夠僅僅從幾張照片中重建出極其逼真的3D場景，這種技術(shù)能夠生成的畫面質(zhì)量幾乎與真實照片無法區(qū)別。然而，這種技術(shù)有一個致命缺陷：一旦場景生成完畢，想要修改其中的任何元素都異常困難，就像試圖修改一幅已經(jīng)干透的油畫一樣。

2023年，另一項革命性技術(shù)——高斯點云渲染橫空出世。這種技術(shù)將3D場景表示為無數(shù)個高斯分布的點，每個點都包含顏色、透明度和空間信息。這種表示方法的最大優(yōu)勢是編輯友好性——研究人員可以像移動積木塊一樣直接操作這些點，實現(xiàn)實時的場景編輯。但問題是，這種方法在某些觀看角度下會出現(xiàn)視覺不連續(xù)性，特別是在放大或變換視角時，點與點之間可能出現(xiàn)縫隙，影響畫面的整體質(zhì)量。

波蘭研究團(tuán)隊面臨的挑戰(zhàn)就是：能否創(chuàng)造一種技術(shù)，既保持NeRF的超高畫質(zhì)，又具備高斯點云的編輯靈活性？這就像要求一位藝術(shù)家既要有米開朗基羅雕塑《大衛(wèi)》的精細(xì)度，又要能像玩橡皮泥一樣隨時改變作品的形狀。

GENIE的創(chuàng)新之處在于重新定義了高斯點的功能。傳統(tǒng)的高斯點云直接存儲顏色信息，而GENIE系統(tǒng)中的每個高斯點存儲的是抽象的特征向量——可以把這些特征向量理解為每個點的"身份證"，包含了該點的各種屬性信息。當(dāng)需要渲染畫面時，系統(tǒng)會查找距離某個位置最近的幾個高斯點，讀取它們的"身份證"信息，然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"翻譯"成最終的顏色和透明度。

這種設(shè)計的巧妙之處在于：當(dāng)你移動或修改某個高斯點時，它的"身份證"信息會相應(yīng)更新，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會自動調(diào)整渲染結(jié)果，確保畫面依然保持高質(zhì)量。這就像有一個智能助手，無論你怎樣重新排列房間里的家具，它都能確保整個房間的光照和氛圍協(xié)調(diào)一致。

二、技術(shù)內(nèi)核：讓虛擬世界擁有"智能感知"能力

GENIE系統(tǒng)的核心創(chuàng)新可以比作為虛擬世界安裝了一套智能感知系統(tǒng)。當(dāng)傳統(tǒng)方法還在使用固定的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)（就像城市規(guī)劃中的固定街區(qū)）來存儲信息時，GENIE采用了動態(tài)的、以物體為中心的信息存儲方式。

具體來說，Splash Grid Encoding技術(shù)改變了傳統(tǒng)的信息編碼方式。傳統(tǒng)的Hash Grid Encoding就像一個固定的檔案柜，每個抽屜都有固定的位置和編號，一旦你想重新整理檔案就會導(dǎo)致混亂。而Splash Grid Encoding更像一個智能圖書管理系統(tǒng)，信息不是固定存儲在某個位置，而是根據(jù)內(nèi)容的相關(guān)性動態(tài)組織。當(dāng)你查詢某個位置的信息時，系統(tǒng)會找到最相關(guān)的幾個高斯點，然后根據(jù)它們的重要性進(jìn)行加權(quán)平均，得出最終結(jié)果。

這種方法的數(shù)學(xué)表達(dá)可以用一個簡單的比喻來理解：假如你要估算某個地區(qū)的平均氣溫，傳統(tǒng)方法是查看固定氣象站的數(shù)據(jù)，而GENIE的方法是動態(tài)選擇距離該地區(qū)最近的幾個氣象站，然后根據(jù)距離遠(yuǎn)近給予不同的權(quán)重，距離越近的氣象站數(shù)據(jù)影響越大。

為了讓這套系統(tǒng)高效運(yùn)行，研究團(tuán)隊開發(fā)了RT-GPS算法。這個算法的工作原理類似于一個超高速的快遞分揀系統(tǒng)。當(dāng)系統(tǒng)需要找到某個位置附近的高斯點時，RT-GPS不會逐一檢查所有點（這會非常耗時），而是采用了一種巧妙的光線追蹤方法。

RT-GPS算法將每個高斯點想象為一個球形影響范圍，球的大小根據(jù)該點的重要性確定。然后，算法從查詢點發(fā)射出多條"探測光線"，只有那些與光線恰好相交一次的球形區(qū)域才被認(rèn)為是有效鄰居。這種方法大大減少了搜索范圍，就像在茫茫人海中快速找到目標(biāo)人物一樣高效。

更有趣的是，GENIE系統(tǒng)還具備自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會動態(tài)增加或刪除高斯點。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某個區(qū)域的細(xì)節(jié)不夠豐富時，它會自動在該區(qū)域添加新的高斯點；當(dāng)某些高斯點長期得不到使用時，系統(tǒng)會將其刪除以優(yōu)化性能。這就像一個自我進(jìn)化的生態(tài)系統(tǒng)，能夠根據(jù)環(huán)境需求自動調(diào)整自身結(jié)構(gòu)。

三、編輯魔法：讓虛擬世界變成可塑橡皮泥

GENIE系統(tǒng)最令人驚嘆的特性是其實時編輯能力。這種編輯不是簡單的復(fù)制粘貼，而是一種深度的、物理感知的交互方式?？梢园颜麄€虛擬場景想象成一塊超級智能的橡皮泥，你可以拉伸、擠壓、重塑任何部分，而材質(zhì)的光影效果會自動調(diào)整以保持真實感。

研究團(tuán)隊展示了兩種主要的編輯方式。第一種是直接編輯，用戶可以像操作3D建模軟件一樣直接選擇和移動場景中的元素。比如，你可以抓住虛擬場景中的一把椅子，將其旋轉(zhuǎn)或移動到新位置，系統(tǒng)會立即重新計算光照、陰影和反射效果，確保整個場景看起來依然真實自然。

第二種編輯方式更加有趣——基于物理仿真的編輯。研究團(tuán)隊將GENIE系統(tǒng)與Blender等專業(yè)3D軟件的物理引擎集成，實現(xiàn)了真正的物理交互。在他們的演示中，一只橡皮鴨從空中落下，撞擊枕頭并使其發(fā)生真實的變形；一面海盜旗在風(fēng)中飄揚(yáng)，每一個褶皺都符合布料的物理特性；一個塑料玩具受到外力擠壓后產(chǎn)生相應(yīng)的形變。

這種物理交互的實現(xiàn)原理可以比作為虛擬物體安裝了"觸覺神經(jīng)系統(tǒng)"。系統(tǒng)首先將高斯點群組織成類似網(wǎng)格的結(jié)構(gòu)，這個網(wǎng)格就像物體的"骨架"。當(dāng)外力作用于物體時，物理引擎計算出骨架的變形，然后這種變形被傳遞給相關(guān)的高斯點，最終反映在渲染結(jié)果中。整個過程是實時的，用戶可以立即看到操作的效果。

研究團(tuán)隊還實現(xiàn)了多種復(fù)雜的物理現(xiàn)象仿真。剛體仿真讓虛擬物體能夠像真實世界中的固體一樣碰撞和彈跳；軟體仿真使得像果凍或橡膠這樣的材料能夠展現(xiàn)出相應(yīng)的彈性變形；布料仿真則讓織物能夠隨風(fēng)飄動或因重力而下垂。每種仿真都能與GENIE的渲染系統(tǒng)無縫集成，產(chǎn)生逼真的視覺效果。

四、技術(shù)驗證：從實驗室到真實世界的完美表現(xiàn)

為了驗證GENIE系統(tǒng)的有效性，研究團(tuán)隊進(jìn)行了大規(guī)模的實驗測試。他們選擇了多個不同類型的數(shù)據(jù)集，包括經(jīng)典的NeRF-Synthetic合成數(shù)據(jù)集、具有挑戰(zhàn)性的Mip-NeRF 360真實場景數(shù)據(jù)集，以及自己構(gòu)建的可變形物體數(shù)據(jù)集。

在NeRF-Synthetic數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果顯示，GENIE在保持高質(zhì)量渲染的同時實現(xiàn)了編輯功能。具體來說，在八個測試場景中，GENIE在六個場景上的表現(xiàn)顯著優(yōu)于現(xiàn)有的可編輯方法RIP-NeRF，在其余兩個場景上達(dá)到了相當(dāng)?shù)乃?。更重要的是，GENIE的渲染質(zhì)量與最頂尖的靜態(tài)方法（如3D Gaussian Splatting）相比也毫不遜色。

在更具挑戰(zhàn)性的Mip-NeRF 360數(shù)據(jù)集上，GENIE創(chuàng)造了一個歷史性突破——它成為第一個能夠在無界真實場景中實現(xiàn)編輯功能的方法。這個數(shù)據(jù)集包含了五個戶外場景和四個室內(nèi)場景，每個場景都是360度全景拍攝，場景范圍大，細(xì)節(jié)復(fù)雜。在這種條件下，傳統(tǒng)的可編輯方法往往無法處理或者效果很差，而GENIE不僅能夠成功處理，還保持了可觀的渲染質(zhì)量。

研究團(tuán)隊還進(jìn)行了詳細(xì)的定量分析。他們使用了三個標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)來評估圖像質(zhì)量：PSNR（峰值信噪比）衡量圖像的整體質(zhì)量，SSIM（結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)）評估圖像的結(jié)構(gòu)保真度，LPIPS（學(xué)習(xí)感知圖像塊相似性）測量人眼感知的相似度。在大多數(shù)測試場景中，GENIE在這三個指標(biāo)上都取得了優(yōu)異的表現(xiàn)。

特別值得一提的是定性比較的結(jié)果。在視覺質(zhì)量對比中，GENIE在處理復(fù)雜光照效果方面表現(xiàn)突出。比如在麥克風(fēng)場景中，它能夠準(zhǔn)確重現(xiàn)金屬表面的光線反射；在鼓組場景中，它能夠自然處理拉伸變形；在熱狗和樂高場景中，它在陰影區(qū)域產(chǎn)生的偽影明顯少于其他方法。

五、性能表現(xiàn)：在速度與質(zhì)量間找到最佳平衡

GENIE系統(tǒng)在性能方面的表現(xiàn)體現(xiàn)了工程設(shè)計的智慧。研究團(tuán)隊深知，無論技術(shù)多么先進(jìn)，如果運(yùn)行速度過慢就無法實現(xiàn)真正的實時交互。因此，他們在系統(tǒng)設(shè)計的每個環(huán)節(jié)都進(jìn)行了性能優(yōu)化。

渲染速度方面，GENIE根據(jù)不同的配置展現(xiàn)出不同的性能特征。當(dāng)使用約80萬個高斯點和16個最近鄰居時，系統(tǒng)能夠達(dá)到每秒0.301幀的渲染速度；當(dāng)使用約110萬個高斯點和32個最近鄰居時，渲染速度為每秒0.089幀。雖然這個速度看似不高，但考慮到GENIE同時提供了高質(zhì)量渲染和實時編輯能力，這個性能表現(xiàn)是相當(dāng)出色的。

為了提高效率，研究團(tuán)隊在系統(tǒng)實現(xiàn)中采用了多項優(yōu)化策略。他們將高斯點的旋轉(zhuǎn)矩陣固定為單位矩陣，并將協(xié)方差矩陣限制為對角形式，這樣避免了計算復(fù)雜的矩陣逆運(yùn)算。在Splash Grid Encoding中，他們使用1到3之間的分位數(shù)參數(shù)，每次查詢選擇16到32個最近的高斯點，這個參數(shù)選擇在計算精度和運(yùn)行速度之間取得了良好平衡。

訓(xùn)練效率也是GENIE的一個亮點。整個訓(xùn)練過程只需要20000步迭代，在單個NVIDIA RTX 3090 GPU上就能完成。這相比于一些需要數(shù)天甚至數(shù)周訓(xùn)練的方法來說是一個巨大進(jìn)步。訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會動態(tài)調(diào)整高斯點的數(shù)量：在訓(xùn)練前期到中期，系統(tǒng)會周期性地進(jìn)行致密化操作，每次最多添加10000個新的高斯點；同時，系統(tǒng)也會定期清理那些不再有用的高斯點，確保模型保持最優(yōu)結(jié)構(gòu)。

內(nèi)存使用方面，GENIE采用了智能的數(shù)據(jù)管理策略。系統(tǒng)維護(hù)一個置信度向量來跟蹤每個高斯點的使用頻率，那些經(jīng)常被查詢的點會得到更高的置信度評分，而長期未被使用的點則會被逐漸淘汰。這種機(jī)制確保了系統(tǒng)既能保持高質(zhì)量的渲染效果，又不會因為過多的無用數(shù)據(jù)而消耗過多內(nèi)存。

六、應(yīng)用前景：開啟虛擬內(nèi)容創(chuàng)作新時代

GENIE技術(shù)的應(yīng)用前景極其廣闊，它有望徹底改變我們創(chuàng)建和交互虛擬內(nèi)容的方式。在電影和動畫制作領(lǐng)域，這項技術(shù)能夠讓創(chuàng)作者在保持照片級真實感的同時進(jìn)行實時編輯，大大縮短制作周期。導(dǎo)演可以在拍攝現(xiàn)場就預(yù)覽最終效果，并根據(jù)需要立即調(diào)整場景布局或物體位置。

在虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實應(yīng)用中，GENIE技術(shù)能夠創(chuàng)造出既逼真又可交互的虛擬環(huán)境。用戶不僅可以觀看高質(zhì)量的虛擬場景，還可以與其中的物體進(jìn)行真實的物理交互。比如在虛擬購物應(yīng)用中，用戶可以拿起商品進(jìn)行360度查看，甚至模擬商品的使用過程。

教育和培訓(xùn)領(lǐng)域也將從這項技術(shù)中受益匪淺。GENIE可以創(chuàng)建高度真實的培訓(xùn)環(huán)境，讓學(xué)習(xí)者在安全的虛擬空間中練習(xí)復(fù)雜操作。醫(yī)學(xué)生可以在虛擬解剖室中學(xué)習(xí)人體結(jié)構(gòu)，工程師可以在虛擬工廠中練習(xí)設(shè)備維護(hù)，這些應(yīng)用都需要既真實又可交互的3D環(huán)境。

游戲產(chǎn)業(yè)可能是GENIE技術(shù)最直接的受益者。傳統(tǒng)游戲中的場景往往是預(yù)先制作好的靜態(tài)內(nèi)容，而GENIE技術(shù)能夠讓游戲世界變得真正動態(tài)和可塑。玩家的每一個動作都可能改變環(huán)境，創(chuàng)造出前所未有的沉浸式體驗。

建筑和室內(nèi)設(shè)計行業(yè)也將迎來革命性變化。設(shè)計師可以為客戶創(chuàng)建照片級真實的虛擬樣板間，客戶不僅可以四處走動觀看，還可以實時調(diào)整家具擺放、墻面顏色或光照效果。這種互動性遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的靜態(tài)渲染圖或簡單的3D漫游。

在科學(xué)研究和數(shù)據(jù)可視化方面，GENIE技術(shù)能夠幫助研究人員更直觀地理解復(fù)雜數(shù)據(jù)。比如在氣候研究中，科學(xué)家可以創(chuàng)建可交互的全球氣候模型，通過調(diào)整不同參數(shù)來觀察氣候變化的影響；在分子生物學(xué)研究中，研究人員可以構(gòu)建可操作的分子結(jié)構(gòu)模型，直觀地理解分子間的相互作用。

七、技術(shù)挑戰(zhàn)：克服創(chuàng)新路上的重重障礙

盡管GENIE取得了顯著成就，但研究團(tuán)隊也誠實地指出了當(dāng)前技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)和限制。最主要的限制來自于高斯點密度對重建細(xì)節(jié)的影響。在高斯點分布稀疏的區(qū)域，系統(tǒng)可能無法完全捕捉到所有細(xì)節(jié)，這在大型或開放性場景中尤為明顯。這就像用有限數(shù)量的畫筆來繪制巨幅畫作，雖然整體效果不錯，但在某些細(xì)節(jié)區(qū)域可能會顯得不夠精細(xì)。

另一個挑戰(zhàn)出現(xiàn)在網(wǎng)格編輯過程中。當(dāng)驅(qū)動網(wǎng)格出現(xiàn)不連續(xù)性或過度拉伸時，可能會在渲染結(jié)果中出現(xiàn)可見的孔洞或偽影。這類似于拉伸橡皮膜時如果用力過猛可能會出現(xiàn)破損。研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，這種問題在物理仿真中的劇烈變形時偶爾會出現(xiàn)，影響最終的視覺效果。

初始化階段的高斯點數(shù)量不足也會導(dǎo)致問題。如果在訓(xùn)練開始時高斯點過少，且致密化功能被禁用，網(wǎng)絡(luò)可能難以準(zhǔn)確表示物體邊界，導(dǎo)致重建結(jié)果模糊或不完整。這提醒我們，雖然GENIE具有自適應(yīng)能力，但適當(dāng)?shù)某跏寂渲萌匀恢匾?/p>

計算復(fù)雜度也是需要考慮的因素。雖然RT-GPS算法大大提高了搜索效率，但在處理包含數(shù)百萬個高斯點的大型場景時，系統(tǒng)仍然需要相當(dāng)?shù)挠嬎阗Y源。這意味著在移動設(shè)備或計算能力有限的平臺上運(yùn)行GENIE可能面臨挑戰(zhàn)。

研究團(tuán)隊還提到了一個有趣的觀察：系統(tǒng)的性能很大程度上依賴于高斯點的空間分布質(zhì)量。如果初始的高斯點分布不合理，可能需要更長的訓(xùn)練時間才能達(dá)到理想效果。這就像種植花園時，初始的種子分布會影響最終花園的美觀程度。

八、未來展望：通向智能3D世界的必經(jīng)之路

GENIE技術(shù)的出現(xiàn)標(biāo)志著3D圖形學(xué)發(fā)展的一個重要里程碑，但這僅僅是開始。研究團(tuán)隊正在多個方向上推進(jìn)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

首先是提高系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。未來的版本可能會包含更智能的高斯點分布算法，能夠根據(jù)場景內(nèi)容自動優(yōu)化點的分布密度。系統(tǒng)也可能獲得更強(qiáng)的錯誤恢復(fù)能力，即使在極端編輯操作下也能保持穩(wěn)定的渲染質(zhì)量。

性能優(yōu)化是另一個重要方向。研究團(tuán)隊正在探索更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和更快速的鄰居搜索算法。他們的目標(biāo)是讓GENIE能夠在普通消費(fèi)級硬件上實現(xiàn)真正的實時渲染，這將大大拓展技術(shù)的應(yīng)用范圍。

多模態(tài)交互是一個令人興奮的發(fā)展方向。未來的GENIE可能不僅支持視覺和物理交互，還能響應(yīng)聲音、觸覺或其他感官輸入。用戶可能通過語音命令來修改場景，或者通過手勢來控制虛擬物體。

跨平臺兼容性也是重要考慮。研究團(tuán)隊希望GENIE能夠無縫集成到更多的3D軟件和游戲引擎中，成為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的標(biāo)準(zhǔn)工具。這需要開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的接口和優(yōu)化的數(shù)據(jù)格式。

人工智能輔助編輯是另一個前沿方向。未來的GENIE可能配備智能助手，能夠理解用戶的創(chuàng)作意圖并提供自動化的編輯建議。比如，當(dāng)用戶說"讓這個房間看起來更溫馨"時，系統(tǒng)可能會自動調(diào)整光照、添加裝飾品或改變材質(zhì)。

最終，GENIE技術(shù)有望發(fā)展成為一個完整的創(chuàng)作生態(tài)系統(tǒng)，連接內(nèi)容創(chuàng)作者、技術(shù)開發(fā)者和最終用戶。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，任何人都可以輕松創(chuàng)建和分享高質(zhì)量的3D內(nèi)容，無論他們是否具備專業(yè)的3D制作技能。

說到底，GENIE技術(shù)代表了我們向更加智能、交互式的數(shù)字世界邁出的重要一步。它不僅解決了長期存在的技術(shù)難題，更為我們展示了未來數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的無限可能。雖然還有許多挑戰(zhàn)需要克服，但這項技術(shù)的出現(xiàn)讓我們看到了一個更加生動、可塑的虛擬世界正在向我們走來。對于那些對3D技術(shù)和虛擬現(xiàn)實感興趣的讀者，可以通過arXiv:2508.02831v1查閱這項研究的完整技術(shù)細(xì)節(jié)。

Q&A

Q1：GENIE技術(shù)能做什么？和現(xiàn)有的3D技術(shù)有什么不同？

A：GENIE是一種混合3D渲染技術(shù)，它既能產(chǎn)生電影級的超逼真畫面效果，又能像玩樂高積木一樣實時編輯虛擬場景。傳統(tǒng)技術(shù)要么畫質(zhì)好但無法編輯（如NeRF），要么能編輯但畫質(zhì)一般（如高斯點云），而GENIE首次將兩者完美結(jié)合，讓用戶可以在保持照片級真實感的同時進(jìn)行實時的物理交互和編輯。

Q2：GENIE技術(shù)在哪些領(lǐng)域有應(yīng)用前景？

A：GENIE的應(yīng)用前景非常廣泛。在電影制作中，導(dǎo)演可以實時預(yù)覽和調(diào)整場景效果；在游戲開發(fā)中，可以創(chuàng)造真正動態(tài)可變的游戲世界；在建筑設(shè)計中，客戶可以實時調(diào)整虛擬樣板間的布局和裝修；在教育培訓(xùn)中，可以構(gòu)建既逼真又可交互的虛擬實驗環(huán)境?；旧先魏涡枰哔|(zhì)量3D視覺效果和實時交互的場景都能受益。

Q3：普通用戶什么時候能使用GENIE技術(shù)？有什么技術(shù)要求？

A：目前GENIE還處于研究階段，代碼已在GitHub開源供研究人員使用。從實驗結(jié)果看，該技術(shù)需要較高端的顯卡（如NVIDIA RTX 3090）才能流暢運(yùn)行。要真正普及到普通用戶，還需要進(jìn)一步的性能優(yōu)化和硬件成本降低。預(yù)計未來2-3年內(nèi)，隨著技術(shù)成熟和硬件發(fā)展，普通用戶有望在專業(yè)3D軟件或游戲中體驗到類似功能。