據VRScout報道，基于數字孿生技術快速輕松構建程式化3D內容和虛擬世界將變得愈發重要。

美國康奈爾大學最近發表的一篇論文探討了這一增長趨勢，該大學研究團隊開發了一種生成程式化神經輻射場（SNeRF）的解決方案，該解決方案可實現以比傳統方法更快的速度創建各種動態虛擬場景。

由Thu Nguyen-Phuoc、Feng Liu及Lei Xiao組成的研究團隊引用了各類參考圖像，創建了適用于虛擬環境的程式化3D場景，你可以想象一下，戴上VR頭顯通過畢加索畫作等程式化鏡頭觀看現實世界的樣子。

該動態場景創建過程使團隊不僅可以快速創建虛擬對象，并且還能基于現實世界環境作為虛擬世界的一部分進行3D對象檢測。

不僅如此，研究團隊還可以在同一視點通過不同視角觀察同一物體，以達到交叉視角一致性，而在VR中觀看時，則會產生身臨其境的3D效果。

通過交替采用NeRF和程式化優化步驟，研究團隊將能獲取參考圖像，然后以程式化方式重建包括對象物品或人在內的基于現實世界環境的虛擬世界，從而加快創建過程。

“我們引入了一種新的數字孿生訓練方法，通過交替采用NeRF和程式化優化步驟來解決這個問題，”該團隊說，“此種更具表現力的圖像轉換方法使我們能夠充分調動硬件內存容量以生成更高分辨率的圖像，實驗表明，基于該方法可生成（包括室內、室外和動態場景）在內的程式化NeRF，并能合成具有跨視圖一致性的高質量新視圖。”

不過，由于受限于NeRF內存，研究人員還必須解決另一個問題，即如何以更接近實時的速度渲染更多高清3D圖像，該解決方案是創建一個視圖循環渲染，從而使每次迭代都能更一致定位樣式點，進而重建更詳細的內容圖像。

另外，研究團隊基于數字孿生技術還改進了虛擬化身，該團隊SNeRF程式化方案可創建在對話中更具表現力的虛擬角色——動態4D化身，該化身可真實傳達憤怒、恐懼、興奮、困惑等情緒，而無需通過表情符號或VR控制器實現。

目前，這一研究工作仍在繼續，團隊最新成果是開發了一種采用隱式神經表征的3D場景程式化方案，該方案基于交替程式化機制以充分調動硬件內存以生成靜態和動態3D場景，從而使團隊能夠生成更高分辨率的圖像，同時在VR中實現更具表現力的圖像。