全场景建模
全场景建模是一种将现实世界或虚拟场景中的各种元素进行三维数字化重建的技术，旨在创建一个完整、真实且具有交互性的三维场景模型，广泛应用于游戏开发、智慧城市、虚拟现实等领域。以下是相关介绍：
主要技术方法：基于图像的重建：通过输入单张或多张 RGB 图像，利用计算机视觉技术提取图像中的特征，推断出场景的几何形状、语义标签和对象实例，进而生成三维模型。如全景三维场景重建技术，可同时进行三维几何重建、语义分割和实例分割，将这些结果结合起来作为全景图像场景的重建输出。
三维扫描技术：利用激光扫描仪、结构光扫描仪等设备，对现实场景进行扫描，获取物体表面的三维坐标信息和纹理信息，然后通过软件将这些数据处理成三维模型。这种方法能够快速、精确地获取大量数据，常用于文物保护、建筑建模等领域。
基于点云数据的建模：通过 LiDAR（激光雷达）等设备获取场景的点云数据，然后对这些点云进行处理，如滤波、聚类、拟合等操作，提取出场景中的物体和结构，最终构建出三维模型。该方法在智慧城市、自动驾驶等领域应用广泛，可用于创建大规模的城市环境模型。
关键技术要点：智能分割与识别：能够准确识别出场景中的各种独立元素，如物体、建筑、植被等，为后续的建模和处理提供基础。
多实例同步建模：可同时对场景中的多个物体进行三维建模，避免逐个生成再组合的复杂过程，提高建模效率，同时确保物体之间的空间关系和相互作用符合实际情况。
全局感知与细节融合：需要充分理解全局场景的上下文信息，并将其融入到每个独立物体的生成过程中，保证场景的整体协调性和细节丰富性。
相关工具和技术：软件工具：常见的有 3ds Max、Maya、Blender 等，这些软件具有强大的建模、纹理绘制和动画制作功能，适用于各种类型的全场景建模。此外，还有一些专门用于三维重建的软件，如 PhotoScan、MeshLab 等，它们可以方便地将图像或点云数据转换为三维模型。
新兴技术：随着人工智能技术的发展，一些基于深度学习的方法也被应用于全场景建模，如 MIDI-3D 技术。它凭借多实例同步扩散和全局感知算法，能将单张图像快速转化为高保真度的 360 度 3D 场景，在游戏开发和元宇宙空间设计等领域具有广阔的应用前景。还有摩尔线程的 AI Reality 技术，可实现从模型训练到资产生成再到图形引擎的全链路操作，基于其 KUAE 智能集群能实现超大规模并行训练城市级模型，用于智慧城市、游戏场景生成等多个领域。
应用领域：游戏开发：用于创建虚拟游戏场景，提升游戏的沉浸感和视觉效果，可大幅度提升游戏场景创建工作效率，并通过高精度的模型和纹理显著提升场景质量。
智慧城市：能够快速处理大规模城市级数据，实现高效的三维重建，精确地复刻建筑物的细节特征和纹理信息，为城市规划、管理和运营提供直观的三维数据支持。
文化遗产保护：通过对文物、古建筑等进行三维重建，以数字化的方式记录其形状和细节，有助于文物的保护、研究和传承，避免对文物的直接接触和损坏。
自动驾驶
：高精度大规模路面环境重建可以为自动驾驶系统有效地提供有价值的训练和测试数据，帮助自动驾驶车辆更好地感知周围环境。
