神经渲染引爆教育变革的“造物主”如何重塑未来课堂引言从想象到现实神经渲染如何为教育“造梦”你是否曾幻想过在历史课上“走进”圆明园在医学课上“解剖”三维人体在物理课上“拆解”粒子内部这一切已不再是科幻。神经渲染这项将人工智能与计算机图形学深度融合的技术正以前所未有的真实感和生成效率为教育培训领域打开一扇通往沉浸式未来的大门。本文将深入浅出地为你解析神经渲染在教育领域的核心概念、实现原理、落地场景并盘点其主流工具、产业布局与未来趋势。无论你是教育科技开发者、一线教师还是技术爱好者都能在此找到启发与路径。配图建议一张对比图左侧是传统3D建模的略显生硬的模型右侧是神经渲染生成的、具有逼真光影和细节的同一场景如一个细胞或一件文物。1. 核心原理解密神经渲染如何“无中生有”神经渲染的核心是让AI学会“理解”并“创造”三维世界。它不再依赖传统手工建模的繁琐流程而是通过“观看”2D图像或视频自动构建出逼真且可自由交互的3D场景。这对于需要大量可视化内容的教育领域无疑是一场生产力革命。1.1 基石技术NeRF与它的“中国速度”进化核心概念神经辐射场NeRF是神经渲染的里程碑。你可以把它想象成一个拥有“空间想象力”的智能大脑。给它输入一个物体或场景从多个角度拍摄的2D照片它就能在神经网络内部构建出一个连续的、隐式的3D模型。当你从任意新视角“询问”这个模型时它都能合成出具有正确几何、材质和光影的逼真图像。教育优化突破Instant-NGP原始NeRF训练耗时漫长动辄数天。而Instant-NGP等优化技术将训练时间从天级缩短到分钟级。这意味着教师或学生可以现场拍摄一组照片快速生成3D模型用于课堂互动让实时交互成为可能。NeuS中国贡献由浙江大学等机构提出的NeuS在NeRF基础上更擅长重建出清晰、高质量的物体表面。这对于展示教学模型如机械零件内部结构、生物器官的精确形态至关重要避免了NeRF有时产生的“模糊”或“雾化”效果。配图建议一个简单的示意图展示输入多张照片通过NeRF网络输出一个可以360度查看的3D模型的过程。1.2 渲染与表示的革新从“可微”到“实时”可微渲染这是神经渲染能够“学习”的关键。传统渲染管道是单向的3D - 2D图像而可微渲染允许梯度误差信号从最终的2D像素损失反向传播回3D模型参数。系统通过不断比对AI生成的图片和真实图片的差异自动调整和优化3D表示越学越像。# 可微渲染概念性伪代码示例 (基于PyTorch3D思想)importtorchfrompytorch3d.rendererimportlook_at_view_transform,FoVPerspectiveCamerasfrompytorch3d.structuresimportMeshesfromour_neural_fieldimportNeuralRadianceField# 假设的神经场模型# 1. 初始化可学习的3D场景表示神经辐射场neural_sceneNeuralRadianceField()# 2. 定义相机视角对应学生观察的角度R,Tlook_at_view_transform(dist2.0,elev10,azim45)cameraFoVPerspectiveCameras(RR,TT,devicedevice)# 3. 可微渲染从神经场生成该视角下的2D图像rendered_imagedifferentiable_renderer(neural_scene,camera)# 4. 计算与真实照片的损失并反向传播优化神经场lossmse_loss(rendered_image,target_image)loss.backward()optimizer.step()# 更新神经场参数让3D场景更准教育场景的福音3D Gaussian Splatting这项2023年的突破性技术使用一系列可学习的3D高斯球体来表示场景。它能在保持电影级视觉质量的同时实现高帧率的实时渲染100 FPS。这完美解决了VR/AR头显教学对流畅性的苛刻要求让学生能在虚拟实验室中自由行走、操作而无眩晕感。Neuralangelo英伟达如同3D领域的“文生视频”它能从普通的、手持拍摄的手机视频中重建出细节极其丰富、规模宏大的3D场景如整个教室、校园操场。这极大降低了创建高精度教学环境资源的门槛教师用手机录一段视频即可生成可探索的3D场景。1.3 轻量化部署让神经渲染“飞入寻常课堂”再好的技术如果无法在学校的平板、老旧电脑或网页上运行也是空中楼阁。神经渲染社区正积极推动轻量化。移动端策略TinyNeRF等中国方案通过知识蒸馏、网络剪枝、量化等技术将庞大的神经渲染模型极致压缩让高性能渲染能在学生平板电脑甚至手机上流畅运行。云端与网页策略WebGPU 云端API利用新一代网页图形标准WebGPU的强大性能将复杂的渲染计算放在云端学生只需一个浏览器Chrome, Edge等即可访问和操作复杂的3D化学实验或天体物理模拟有效解决了不同学校硬件配置不均的痛点。配图建议一张信息图对比传统部署需要高端GPU工作站与轻量化部署在平板、手机、网页上运行在教育场景中的不同应用模式。小贴士对于教育机构初次尝试推荐从云端SaaS服务或网页化工具入手规避初始的硬件投入和复杂的部署流程。2. 应用场景全景图神经渲染正在改变哪些课堂理论很美好实践更精彩。神经渲染已从实验室走向真实课堂在多个学科领域开花结果。2.1 虚拟实验室高危、高成本实训的终极解决方案医学教育传统解剖依赖标本资源稀缺。上海交通大学等机构利用神经渲染技术创建了可交互、高精度的人体解剖数字模型。学生可以在VR中“拿起”器官进行逐层剥离皮肤、肌肉、血管、神经并随时从任意角度观察学习效果和资源复用率大幅提升。工程与职业教育华为将神经渲染用于5G基站维护培训模拟各种故障场景虚拟焊接、高危化工操作等实训也能在神经渲染构建的逼真环境中进行。学生在绝对安全的前提下获得近乎真实的操作手感与无限次的练习机会极大降低了实训成本和风险。2.2 历史与文化的“时光机”文物复原与艺术教学故宫博物院与腾讯合作利用扫描和神经渲染技术让破损的文物或在历史中已改变样貌的建筑在数字世界中“重生”。学生可以亲手“拼接”虚拟碎片或观察建筑色彩随年代的演变历史变得触手可及。沉浸式历史地理课北京大学对圆明园的数字重建百度基于地图数据的沉浸式地形生成让学生不仅能看地图更能“走”进历史事件发生的地形中理解地理如何影响历史进程将抽象的空间与时间知识转化为深刻的具身体验。2.3 个性化学习内容生成与特殊教育AI驱动的自适应学习好未来等教育科技公司正在研发能根据学生实时反馈调整内容的系统。例如系统通过眼动追踪发现学生对某个心脏瓣膜结构注视时间久便可自动调用神经渲染模型动态放大、高亮或剖解该部位进行针对性讲解。情境化语言学习与社交干预科大讯飞利用神经渲染生成高度真实的日常生活场景如机场值机、餐厅点餐为语言学习者提供沉浸式对话环境。北京师范大学的研究则用其生成可控的虚拟社交场景用于自闭症儿童的社交技能干预训练在安全、可重复的环境中练习社交互动。⚠️注意虽然前景广阔但当前神经渲染生成动态内容如人物流畅对话、复杂物理交互的能力仍有局限这类应用多采用“神经渲染静态场景传统动画角色”的混合模式。3. 开发者指南从开源框架到产业平台如果你是一名开发者想要投身教育神经渲染应用开发以下工具链值得关注。3.1 开源框架生态PyTorch3D (Facebook Research)基于PyTorch提供可微渲染组件、3D数据处理工具研究原型开发的首选社区活跃教程丰富。Kaolin (NVIDIA) / Open3D-ML (Intel)经过大厂优化集成了许多先进的神经渲染算法对生产环境更友好性能有保障。Nerfstudio一个模块化的NeRF开发框架让搭建、训练、渲染NeRF模型变得像搭积木一样简单非常适合快速实验。# 使用Paddle3D加载并可视化一个教育3D模型示例思路importpaddlefrompaddle3d.visimportVisualizerfrompaddle3d.datasetsimportMoleculeDataset# 假设分子数据集# 1. 加载一个分子结构数据教育中常用datasetMoleculeDataset(‘data/glucose.ply’)# 葡萄糖分子meshdataset[0].to(‘cuda’)# 2. 初始化可视化器visVisualizer()# 3. 添加模型并设置视角vis.add_mesh(mesh,name‘glucose’,color‘cpk’)# CPK是化学中表示原子的配色方案vis.set_view(center[0,0,0],up[0,1,0],eye[2,2,2])# 4. 显示或保存为交互式网页学生可在浏览器中旋转、缩放观察vis.show(‘interactive’)# 生成一个HTML文件3.2 国内云平台与专项工具一体化AI平台百度Paddle3D飞桨、阿里云视觉智能开放平台、腾讯云TI平台这些平台提供了从数据预处理、模型训练、优化到云端部署的一站式SaaS服务或API。教育机构无需深厚AI背景也可快速将神经渲染能力集成到自己的教学平台或APP中。教育垂直工具EduNeRF, Teach3D等概念性名称代表一类方向未来必将出现专为教育场景设计的神经渲染工具。它们可能内置各学科课件模板细胞、电路板、历史建筑提供教师友好的图形界面支持一键从视频生成3D课件并与主流教学软件如PPT、在线课堂平台无缝对接。4. 优劣辨析与未来布局冷静看待热潮4.1 显著优势为何教育领域为之兴奋极致真实感与沉浸感远超传统3D建模的视觉质量能提供更强的存在感和情境代入感显著提升学习动机和认知效果。内容生成革命变“手工雕刻”为“AI生成”将高精度3D教育资源的制作成本降低1-2个数量级周期从天/周缩短到小时/分钟使大规模个性化内容成为可能。前所未有的交互自由支持任意视角、任意尺度的观察与探索如从宏观天体切换到微观粒子完美契合探究式、建构主义学习理念。4.2 当前挑战普及路上有哪些“拦路虎”算力门槛依然存在尽管有轻量化方案但要实现高质量、高分辨率、多对象同屏的实时渲染对终端硬件尤其是移动端仍有较高要求。数据依赖与动态场景瓶颈高质量重建仍需多角度、光照良好的输入数据。对于快速变化的动态场景如化学反应的完整过程、生物运动现有技术处理能力仍较弱。行业标准缺失生成的3D模型格式、交互数据接口、元数据标注等缺乏统一标准严重阻碍了不同机构、平台间教育资源的共建、共享与流通。4.3 未来展望技术、产业与政策的三重奏技术融合深化神经渲染将与大语言模型LLM、具身智能深度融合。未来可能出现能理解课程大纲、自动生成3D场景、并能与学生进行自然语言对话和答疑的“智能虚拟教师”。产业协同与自主生态国产AI芯片如华为昇腾NPU的硬件加速库将优化神经渲染性能。国家中小学智慧教育平台等“国家队”入场集成和推广优质神经渲染教学资源将构建起健康、自主的教育科技新生态。政策引导与规范教育主管部门有望牵头制定虚拟仿真/数字教育资源的技术标准与质量评价体系规范市场引导行业从“技术炫技”走向“教学实效”推动其健康、规范化发展。总结神经渲染绝非仅仅是让教育画面变得更漂亮的“图形学玩具”它本质上是一种新型的教育内容生产力工具和认知媒介。它正在将知识从二维、线性的图文与视频转化为可交互、可探索、可生成的三维立体世界深刻改变了知识的呈现、传递与建构方式。尽管前路仍有算力、标准和动态内容生成等挑战需要攻克但在技术指数级迭代、产业巨头积极布局、国家政策鼓励支持的合力驱动下神经渲染有望在未来5-10年内从“先锋应用”变为智慧教育的基础设施和标配能力。对于教育工作者和开发者而言现在正是深入了解、积极探索和开展早期实践的最佳窗口期。教育的未来不止于屏幕之内更在于由神经渲染参与创造的、无限拓展的沉浸式空间之中。行动建议开发者可密切关注CSDN“计算机视觉”、“图形学”社区下的神经渲染专题参与百度飞桨AI Studio上的教育相关竞赛与项目。教育工作者与管理者可留意教育部虚拟仿真实验教学创新联盟的相关培训、优秀案例评选与资源推荐从成熟度高的学科如医学、工程开始试点应用。参考资料Mildenhall, B., et al. (2020). NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis.ECCV.Müller, T., et al. (2022). Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding.SIGGRAPH.Wang, P., et al. (2021). NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction.NeurIPS.Kerbl, B., et al. (2023). 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering.SIGGRAPH.上海交通大学医学院虚拟解剖实验室项目公开报告。艾瑞咨询. (2023). 《中国AI教育行业发展研究报告》.百度Paddle3D官方文档阿里云、腾讯云相关产品白皮书。
神经渲染：引爆教育变革的“造物主”，如何重塑未来课堂？
神经渲染引爆教育变革的“造物主”如何重塑未来课堂引言从想象到现实神经渲染如何为教育“造梦”你是否曾幻想过在历史课上“走进”圆明园在医学课上“解剖”三维人体在物理课上“拆解”粒子内部这一切已不再是科幻。神经渲染这项将人工智能与计算机图形学深度融合的技术正以前所未有的真实感和生成效率为教育培训领域打开一扇通往沉浸式未来的大门。本文将深入浅出地为你解析神经渲染在教育领域的核心概念、实现原理、落地场景并盘点其主流工具、产业布局与未来趋势。无论你是教育科技开发者、一线教师还是技术爱好者都能在此找到启发与路径。配图建议一张对比图左侧是传统3D建模的略显生硬的模型右侧是神经渲染生成的、具有逼真光影和细节的同一场景如一个细胞或一件文物。1. 核心原理解密神经渲染如何“无中生有”神经渲染的核心是让AI学会“理解”并“创造”三维世界。它不再依赖传统手工建模的繁琐流程而是通过“观看”2D图像或视频自动构建出逼真且可自由交互的3D场景。这对于需要大量可视化内容的教育领域无疑是一场生产力革命。1.1 基石技术NeRF与它的“中国速度”进化核心概念神经辐射场NeRF是神经渲染的里程碑。你可以把它想象成一个拥有“空间想象力”的智能大脑。给它输入一个物体或场景从多个角度拍摄的2D照片它就能在神经网络内部构建出一个连续的、隐式的3D模型。当你从任意新视角“询问”这个模型时它都能合成出具有正确几何、材质和光影的逼真图像。教育优化突破Instant-NGP原始NeRF训练耗时漫长动辄数天。而Instant-NGP等优化技术将训练时间从天级缩短到分钟级。这意味着教师或学生可以现场拍摄一组照片快速生成3D模型用于课堂互动让实时交互成为可能。NeuS中国贡献由浙江大学等机构提出的NeuS在NeRF基础上更擅长重建出清晰、高质量的物体表面。这对于展示教学模型如机械零件内部结构、生物器官的精确形态至关重要避免了NeRF有时产生的“模糊”或“雾化”效果。配图建议一个简单的示意图展示输入多张照片通过NeRF网络输出一个可以360度查看的3D模型的过程。1.2 渲染与表示的革新从“可微”到“实时”可微渲染这是神经渲染能够“学习”的关键。传统渲染管道是单向的3D - 2D图像而可微渲染允许梯度误差信号从最终的2D像素损失反向传播回3D模型参数。系统通过不断比对AI生成的图片和真实图片的差异自动调整和优化3D表示越学越像。# 可微渲染概念性伪代码示例 (基于PyTorch3D思想)importtorchfrompytorch3d.rendererimportlook_at_view_transform,FoVPerspectiveCamerasfrompytorch3d.structuresimportMeshesfromour_neural_fieldimportNeuralRadianceField# 假设的神经场模型# 1. 初始化可学习的3D场景表示神经辐射场neural_sceneNeuralRadianceField()# 2. 定义相机视角对应学生观察的角度R,Tlook_at_view_transform(dist2.0,elev10,azim45)cameraFoVPerspectiveCameras(RR,TT,devicedevice)# 3. 可微渲染从神经场生成该视角下的2D图像rendered_imagedifferentiable_renderer(neural_scene,camera)# 4. 计算与真实照片的损失并反向传播优化神经场lossmse_loss(rendered_image,target_image)loss.backward()optimizer.step()# 更新神经场参数让3D场景更准教育场景的福音3D Gaussian Splatting这项2023年的突破性技术使用一系列可学习的3D高斯球体来表示场景。它能在保持电影级视觉质量的同时实现高帧率的实时渲染100 FPS。这完美解决了VR/AR头显教学对流畅性的苛刻要求让学生能在虚拟实验室中自由行走、操作而无眩晕感。Neuralangelo英伟达如同3D领域的“文生视频”它能从普通的、手持拍摄的手机视频中重建出细节极其丰富、规模宏大的3D场景如整个教室、校园操场。这极大降低了创建高精度教学环境资源的门槛教师用手机录一段视频即可生成可探索的3D场景。1.3 轻量化部署让神经渲染“飞入寻常课堂”再好的技术如果无法在学校的平板、老旧电脑或网页上运行也是空中楼阁。神经渲染社区正积极推动轻量化。移动端策略TinyNeRF等中国方案通过知识蒸馏、网络剪枝、量化等技术将庞大的神经渲染模型极致压缩让高性能渲染能在学生平板电脑甚至手机上流畅运行。云端与网页策略WebGPU 云端API利用新一代网页图形标准WebGPU的强大性能将复杂的渲染计算放在云端学生只需一个浏览器Chrome, Edge等即可访问和操作复杂的3D化学实验或天体物理模拟有效解决了不同学校硬件配置不均的痛点。配图建议一张信息图对比传统部署需要高端GPU工作站与轻量化部署在平板、手机、网页上运行在教育场景中的不同应用模式。小贴士对于教育机构初次尝试推荐从云端SaaS服务或网页化工具入手规避初始的硬件投入和复杂的部署流程。2. 应用场景全景图神经渲染正在改变哪些课堂理论很美好实践更精彩。神经渲染已从实验室走向真实课堂在多个学科领域开花结果。2.1 虚拟实验室高危、高成本实训的终极解决方案医学教育传统解剖依赖标本资源稀缺。上海交通大学等机构利用神经渲染技术创建了可交互、高精度的人体解剖数字模型。学生可以在VR中“拿起”器官进行逐层剥离皮肤、肌肉、血管、神经并随时从任意角度观察学习效果和资源复用率大幅提升。工程与职业教育华为将神经渲染用于5G基站维护培训模拟各种故障场景虚拟焊接、高危化工操作等实训也能在神经渲染构建的逼真环境中进行。学生在绝对安全的前提下获得近乎真实的操作手感与无限次的练习机会极大降低了实训成本和风险。2.2 历史与文化的“时光机”文物复原与艺术教学故宫博物院与腾讯合作利用扫描和神经渲染技术让破损的文物或在历史中已改变样貌的建筑在数字世界中“重生”。学生可以亲手“拼接”虚拟碎片或观察建筑色彩随年代的演变历史变得触手可及。沉浸式历史地理课北京大学对圆明园的数字重建百度基于地图数据的沉浸式地形生成让学生不仅能看地图更能“走”进历史事件发生的地形中理解地理如何影响历史进程将抽象的空间与时间知识转化为深刻的具身体验。2.3 个性化学习内容生成与特殊教育AI驱动的自适应学习好未来等教育科技公司正在研发能根据学生实时反馈调整内容的系统。例如系统通过眼动追踪发现学生对某个心脏瓣膜结构注视时间久便可自动调用神经渲染模型动态放大、高亮或剖解该部位进行针对性讲解。情境化语言学习与社交干预科大讯飞利用神经渲染生成高度真实的日常生活场景如机场值机、餐厅点餐为语言学习者提供沉浸式对话环境。北京师范大学的研究则用其生成可控的虚拟社交场景用于自闭症儿童的社交技能干预训练在安全、可重复的环境中练习社交互动。⚠️注意虽然前景广阔但当前神经渲染生成动态内容如人物流畅对话、复杂物理交互的能力仍有局限这类应用多采用“神经渲染静态场景传统动画角色”的混合模式。3. 开发者指南从开源框架到产业平台如果你是一名开发者想要投身教育神经渲染应用开发以下工具链值得关注。3.1 开源框架生态PyTorch3D (Facebook Research)基于PyTorch提供可微渲染组件、3D数据处理工具研究原型开发的首选社区活跃教程丰富。Kaolin (NVIDIA) / Open3D-ML (Intel)经过大厂优化集成了许多先进的神经渲染算法对生产环境更友好性能有保障。Nerfstudio一个模块化的NeRF开发框架让搭建、训练、渲染NeRF模型变得像搭积木一样简单非常适合快速实验。# 使用Paddle3D加载并可视化一个教育3D模型示例思路importpaddlefrompaddle3d.visimportVisualizerfrompaddle3d.datasetsimportMoleculeDataset# 假设分子数据集# 1. 加载一个分子结构数据教育中常用datasetMoleculeDataset(‘data/glucose.ply’)# 葡萄糖分子meshdataset[0].to(‘cuda’)# 2. 初始化可视化器visVisualizer()# 3. 添加模型并设置视角vis.add_mesh(mesh,name‘glucose’,color‘cpk’)# CPK是化学中表示原子的配色方案vis.set_view(center[0,0,0],up[0,1,0],eye[2,2,2])# 4. 显示或保存为交互式网页学生可在浏览器中旋转、缩放观察vis.show(‘interactive’)# 生成一个HTML文件3.2 国内云平台与专项工具一体化AI平台百度Paddle3D飞桨、阿里云视觉智能开放平台、腾讯云TI平台这些平台提供了从数据预处理、模型训练、优化到云端部署的一站式SaaS服务或API。教育机构无需深厚AI背景也可快速将神经渲染能力集成到自己的教学平台或APP中。教育垂直工具EduNeRF, Teach3D等概念性名称代表一类方向未来必将出现专为教育场景设计的神经渲染工具。它们可能内置各学科课件模板细胞、电路板、历史建筑提供教师友好的图形界面支持一键从视频生成3D课件并与主流教学软件如PPT、在线课堂平台无缝对接。4. 优劣辨析与未来布局冷静看待热潮4.1 显著优势为何教育领域为之兴奋极致真实感与沉浸感远超传统3D建模的视觉质量能提供更强的存在感和情境代入感显著提升学习动机和认知效果。内容生成革命变“手工雕刻”为“AI生成”将高精度3D教育资源的制作成本降低1-2个数量级周期从天/周缩短到小时/分钟使大规模个性化内容成为可能。前所未有的交互自由支持任意视角、任意尺度的观察与探索如从宏观天体切换到微观粒子完美契合探究式、建构主义学习理念。4.2 当前挑战普及路上有哪些“拦路虎”算力门槛依然存在尽管有轻量化方案但要实现高质量、高分辨率、多对象同屏的实时渲染对终端硬件尤其是移动端仍有较高要求。数据依赖与动态场景瓶颈高质量重建仍需多角度、光照良好的输入数据。对于快速变化的动态场景如化学反应的完整过程、生物运动现有技术处理能力仍较弱。行业标准缺失生成的3D模型格式、交互数据接口、元数据标注等缺乏统一标准严重阻碍了不同机构、平台间教育资源的共建、共享与流通。4.3 未来展望技术、产业与政策的三重奏技术融合深化神经渲染将与大语言模型LLM、具身智能深度融合。未来可能出现能理解课程大纲、自动生成3D场景、并能与学生进行自然语言对话和答疑的“智能虚拟教师”。产业协同与自主生态国产AI芯片如华为昇腾NPU的硬件加速库将优化神经渲染性能。国家中小学智慧教育平台等“国家队”入场集成和推广优质神经渲染教学资源将构建起健康、自主的教育科技新生态。政策引导与规范教育主管部门有望牵头制定虚拟仿真/数字教育资源的技术标准与质量评价体系规范市场引导行业从“技术炫技”走向“教学实效”推动其健康、规范化发展。总结神经渲染绝非仅仅是让教育画面变得更漂亮的“图形学玩具”它本质上是一种新型的教育内容生产力工具和认知媒介。它正在将知识从二维、线性的图文与视频转化为可交互、可探索、可生成的三维立体世界深刻改变了知识的呈现、传递与建构方式。尽管前路仍有算力、标准和动态内容生成等挑战需要攻克但在技术指数级迭代、产业巨头积极布局、国家政策鼓励支持的合力驱动下神经渲染有望在未来5-10年内从“先锋应用”变为智慧教育的基础设施和标配能力。对于教育工作者和开发者而言现在正是深入了解、积极探索和开展早期实践的最佳窗口期。教育的未来不止于屏幕之内更在于由神经渲染参与创造的、无限拓展的沉浸式空间之中。行动建议开发者可密切关注CSDN“计算机视觉”、“图形学”社区下的神经渲染专题参与百度飞桨AI Studio上的教育相关竞赛与项目。教育工作者与管理者可留意教育部虚拟仿真实验教学创新联盟的相关培训、优秀案例评选与资源推荐从成熟度高的学科如医学、工程开始试点应用。参考资料Mildenhall, B., et al. (2020). NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis.ECCV.Müller, T., et al. (2022). Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding.SIGGRAPH.Wang, P., et al. (2021). NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction.NeurIPS.Kerbl, B., et al. (2023). 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering.SIGGRAPH.上海交通大学医学院虚拟解剖实验室项目公开报告。艾瑞咨询. (2023). 《中国AI教育行业发展研究报告》.百度Paddle3D官方文档阿里云、腾讯云相关产品白皮书。
