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(gè)看似神奇的領(lǐng)域里，有兩種主要的技術(shù)路線就像兩個(gè)不同性格的工匠：一個(gè)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(gè)是速度飛快但有時(shí)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(gè)光影變化，創(chuàng)造出照片級的真實(shí)感。但這位"畫家"有個(gè)毛?。汗ぷ鲿r(shí)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(shí)應(yīng)用的需求。而3DGS則像一個(gè)熟練的速寫師，能夠快速勾勒出場景輪廓，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)渲染，但在處理復(fù)雜光影和精細(xì)紋理時(shí)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(gè)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(gè)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(gè)不同風(fēng)格的廚師：一個(gè)精通慢燉細(xì)煮的法式料理，另一個(gè)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(gè)明顯的"軟肋"。首先是對初始設(shè)置過于敏感，就像一個(gè)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(gè)場景缺乏全局理解。最后是各個(gè)組件之間缺乏有效溝通，就像一個(gè)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(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的指揮家，具有對整個(gè)"演出空間"的全局把控能力，能夠協(xié)調(diào)各個(gè)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(gè)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(gè)過程就像建立一個(gè)共享廚房。NeRF作為經(jīng)驗(yàn)豐富的主廚，首先對整個(gè)"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(gè)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(gè)區(qū)域時(shí)，它可以直接從這個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)習(xí)慣使用毛筆的書法家和一個(gè)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(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)引入了"個(gè)性化調(diào)整"機(jī)制。對于每個(gè)3DGS處理單元，系統(tǒng)都會配備兩個(gè)"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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)系統(tǒng)就像一個(gè)精明的項(xiàng)目經(jīng)理，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)兩個(gè)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(gè)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(gè)攝影師在拍攝時(shí)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(gè)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(gè)學(xué)習(xí)伙伴互相檢查作業(yè)，發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)區(qū)域檢測到高密度信息時(shí)，系統(tǒng)會在該位置自動添加新的3DGS處理單元，就像一個(gè)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(shí)刻

為了驗(yàn)證這種合作方式的效果，研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)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(shí)渲染速度的同時(shí)，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(gè)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(shí)，傳統(tǒng)3DGS往往會出現(xiàn)過擬合問題，就像一個(gè)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(cuò)誤。而NeRF-GS通過雙分支的互相約束，有效緩解了這個(gè)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(shí)間有所增加（因?yàn)樾枰獏f(xié)調(diào)兩個(gè)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(shí)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(gè)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(shí)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(shí)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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)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(jià)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(shí)間的增加也是一個(gè)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(shí)優(yōu)化兩個(gè)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(gè)人開發(fā)者來說，這可能是一個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(lì)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(gè)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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(shí)，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(shí)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(gè)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(shí)渲染，就像讓一個(gè)追求完美的工藝師和一個(gè)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(cuò)誤問題。

Q3：普通用戶什么時(shí)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(shí)間還取決于技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)化程度。