分层NeRF结合JAX3D落地 3D重建与体渲染效率获重大突破

近期，基于JAX3D框架开发的分层神经辐射场（Hierarchical NeRF）技术正式对外披露，该技术可将3D场景重建效率提升47%，体渲染峰值速度提升2.1倍，新视角合成的画面保真度较传统方案提升18%，为元宇宙内容生产、工业数字孪生等场景提供了更高效的3D内容生产解决方案。

3D内容生产的效率瓶颈，一直是制约元宇宙、数字孪生等领域商业化落地的核心难点之一。传统的激光雷达扫描方案单平方米建模成本超过30元，且对操作人员专业度要求较高；人工建模的周期则普遍按周计算，无法满足大规模3D内容批量生产的需求。此前业内普遍使用的普通NeRF方案，虽然实现了通过2D图像生成3D场景，但渲染速度慢、纹理精度不足的问题始终没有得到解决。

此次推出的分层NeRF方案，核心是依托谷歌开源的JAX3D深度学习框架的并行计算能力，对传统NeRF的计算逻辑进行了分层优化。

技术团队将3D场景的全局结构计算和局部纹理渲染拆分为两个独立的运算流，首先通过低精度参数快速生成场景的整体空间架构，再对重点区域的纹理进行高分辨率补全，大幅降低了无效算力损耗。实测数据显示，该方案仅需12张不同角度的2D照片，就能在8分钟内完成100平方米室内场景的全3D重建，重建精度可达毫米级。

和传统NeRF方案相比，分层NeRF的3D重建耗时下降了80%，体渲染的实时帧率最高可达60fps，完全满足VR场景实时交互的需求，新视角合成的画面失真率也从22%降至4%。

目前该技术已经开放了开源测试版本，已有超过20家游戏厂商、数字孪生服务商参与了内测，部分电商平台也在测试用该技术生成3D商品展示模型。

技术团队透露，下一阶段将重点优化模型的算力消耗，目标是在2027年上半年实现消费级手机端的离线运行，届时普通用户仅通过手机拍摄的多张照片，就能快速生成可交互的高精度3D场景，为UGC 3D内容创作提供基础工具支持。

从行业发展来看，分层NeRF与JAX3D的结合，进一步降低了3D内容生产的门槛，也为后续3D交互内容的规模化普及打下了技术基础。