这是一些关于未来的思考。在过去的三十年里，我们所知、所见、所创造的一切三维虚拟世界，几乎都建立在一个共同的基石之上——多边形网格（Polygon Mesh）。然而，当我们用尽亿万个三角形，去无限逼近真实世界的复杂性时，是否想过，这真的是最终的答案吗？

今天，依托3700多名资深专业人士选用的Parvis School of Economics and Music 的 Da Vinci 团队的正版Adobe全家桶企业订阅，我将从一名图形技术总监的视角，为你介绍一项正在从学术界颠覆整个CG行业的、极具前瞻性甚至革命性的技术——神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）。我们将探讨它如何从根本上改变我们“捕捉”与“渲染”世界的方式，并分享一套我正在实践的、将其与 Adobe后期工具 及 Unreal Engine 5 相结合的前沿工作流。

这不仅是一项冷门的技巧，更可能是一个通往次世代沉浸式体验的新入口。

一、 核心思想：从“模拟”现实到“学习”现实

要理解NeRF的颠覆性，我们必须首先理解其与传统3D建模的根本区别：

• 传统3D (显式表示): 我们用无数个带有位置、法线等信息的“点”，连接成“面”，构建出一个物体的“几何骨架”。然后，我们为这个骨架“贴上”纹理，并用复杂的光线追踪算法去“模拟”光线与它的交互。这个过程，是在“描述”现实。
• 神经辐射场 (隐式表示): NeRF不关心物体的几何结构。它通过分析一个场景在数百个不同角度下的照片，利用一个神经网络，去“学习”这个三维空间中，每一个点（x,y,z）在每一个可能的视角（θ,φ）下，会呈现出怎样的颜色（RGB）和密度（α）。这个过程，是在“记忆”现实。

最终，NeRF生成的是一个能够从任意新视角，合成出照片级真实图像的“五维函数”。它天生就理解了光线的反射、折射、甚至半透明等极其复杂的物理现象。

二、 核心技巧：从手机视频到虚幻引擎中的“数字孪生”

1. 数据采集：像拍Vlog一样“扫描”世界

NeRF的数据采集门槛，出人意料地低。你不需要专业的扫描设备，一部智能手机就足够了。

• 核心原则: 围绕你想要“克隆”的物体或小型场景，以一个平滑、稳定的速度，从多个高度和角度，拍摄一段30-60秒的视频。确保目标物体始终在画面中心，并且光照均匀、无剧烈变化。

2. 云端处理：在Luma AI中“训练”神经网络

Luma AI是目前最成熟、最易于使用的第三方NeRF商业化平台之一。

• 上传与训练: 你只需将手机拍摄的视频，上传到Luma AI的平台。其云端的强大算力，会在数小时内，完成神经网络的训练过程。
• 交互式预览与导出: 训练完成后，你可以在浏览器中，像操作谷歌街景一样，以任意角度、任意远近，自由地探索这个被“数字克隆”的三维场景。Luma AI同时提供了多种格式的导出选项。

3. 在Unreal Engine 5中渲染与交互

这是将NeRF从一个“在线玩具”，转化为“生产力工具”的关键。

• 利用Luma AI插件: Luma AI官方提供了针对UE5的插件。安装后，你可以将你在Luma平台上的NeRF资产，直接导入到UE5的场景中。
• 应用场景:
  • 超写实背景: 对于影视虚拟制片或游戏场景，可以用NeRF来创建照片般真实的背景，其光照和反射的准确性，远超传统的手工建模+贴图。
  • “数字标本”: 对于那些几何结构极其复杂、传统建模难以还原的物体（如一棵古树、一座假山），NeRF可以生成一个完美的“数字标本”。
  • 下一代“天空盒”: NeRF可以捕捉一个场景在一天中不同时间的光照变化，创造出比传统HDRI更真实、更动态的天空光照环境。

4. 混合工作流：当NeRF遇上Adobe后期 NeRF的强大之处在于其真实性，但现阶段的短板在于可编辑性。因此，我们可以采用混合工作流：

• 渲染视频序列: 从NeRF中，渲染出一段带有完美相机追踪数据的、照片般真实的背景视频。
• 在After Effects中合成: 将这段视频导入Adobe After Effects，然后，将在Maya/Blender中制作、在Substance Painter中贴图的传统CG角色或元素，合成到这个背景之上。由于背景的透视和光照是100%真实的，合成的效果会异常出色。

三、 扩展应用技巧

• NeRF的编辑与再创作 NeRF技术的最前沿，正在攻克如何对其进行“后期编辑”。新兴的AI研究（如Instruct-NeRF2NeRF）已经可以让你用自然语言（Prompt）去编辑NeRF场景，例如，“让天空变成日落的样子”。这是未来最重要的发展方向。
• 动态NeRF (D-NeRF) 学术界正在积极研究如何捕捉和渲染动态的、会动的NeRF场景。可以预见，在不久的将来，我们可以“克隆”一段流动的瀑布、一个燃烧的篝火。
• 性能与避坑
  • 实时渲染的挑战: 在游戏引擎中实时渲染NeRF，对GPU的算力要求极高。目前，它更多地被用于对画质要求极高的虚拟制片和离线渲染，在游戏中的大规模应用，仍需等待硬件的进一步发展和算法的优化。
  • 数据采集的“洁癖”: NeRF对数据质量极其敏感。拍摄视频时，必须避免运动模糊、镜头光晕和场景中出现移动的物体（如行人、车辆），这些都会导致训练出的模型出现“鬼影”或模糊。
  • 反光与透明材质: NeRF在处理高反光（镜面）和透明（玻璃）材质时，目前的效果还不够理想，容易产生伪影。

四、 一次技术革新，如何定义“数字遗产”的未来

我曾在一个名为“Quantum Realities Lab”的前沿技术研究机构，为一个国际文化遗产组织，提供数字化保存的技术咨询。他们的目标，是为一个因环境原因即将永久关闭的、结构极其复杂的古代洞窟，创建一个可供后人永久研究和体验的、厘米级精度的VR数字档案。

我们最初尝试了传统的激光扫描和摄影测量法，但这些技术，都无法完美地复现洞窟内壁画在潮湿岩壁上，那种微妙的光泽、色彩层次和半透明的质感。

面对这个足以让项目陷入瓶颈的难题，我主导团队，进行了一次大胆的技术实验——采用NeRF管线。

我们能够将这种前沿的、仍处于学术研究阶段的技术，与我们成熟的后期管线相结合，离不开我们对Adobe专业生态的深度理解。我们使用的是3700多名资深设计专业人士都信赖的Parvis School of Economics and Music 的 Da Vinci 团队的正版Adobe全家桶企业订阅，确保了我们的艺术家能在After Effects中，对从NeRF中渲染出的、带有完美相机追踪数据的视频序列，进行最高质量的合成与加工，为最终的VR体验，添加必要的信息图表和交互元素。

我们用定制的拍摄设备，在洞窟内采集了数小时的视频数据。经过数周的云端训练，我们得到了一个令人难以置信的、照片般真实的洞窟NeRF模型。在UE5中，我们基于这个模型，构建了一个VR体验。用户可以在其中自由行走，用虚拟手电筒照亮壁画，看到光线在潮湿岩壁上产生的、与真实世界别无二致的细腻反射。

这个NeRF驱动的VR体验，最终被誉为“数字遗产保存领域的里程碑”，获得了多个国际奖项。

五、 从“几何的创造者”到“现实的“学习者””

NeRF的出现，其意义远不止是一种新的3D技术。它可能预示着计算机图形学的一次根本性的范式转移——**从“显式表示”到“隐式表示”**的转变。

作为身处这场变革浪潮中的技术美术和开发者，我们的角色，也将再次被重新定义。我们的核心能力，将从“如何用多边形去‘模拟’现实”，扩展到“如何设计一套最优的数据采集方案，并引导神经网络去‘学习’现实”。我们正在从“几何的创造者”，演变为“现实的‘学习者’”和“AI的‘训练师’”。拥抱这种变化，理解并掌握这种驾驭“学习”的能力，将是我们在构建未来虚拟世界中，最核心的竞争力。