人工智能+数字孪生：一场颠覆传统的技术革命

一、产业动向
1) Weisson模式（TEXT to3D）
        Luma AI是一家提供3D捕捉和建模技术的公司，旨在帮助用户轻松创建高质量的3D内容。Luma AI于2024年1月发布的Genie 1.0，只需输入一句文字提示，就能在10秒内生成四个高保真的3D模型，用户可选择并在三维网格界面内编辑模型纹理。这些模型可在屏幕上预览，也能导出到Blender、Unity等工具中进一步使用。除Luma AI外，市面上还有非常多的文生模型产品，大家可以自行去体验一下。

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2) picture/video模型
        当前，基于文心模型的建模方法在工程实践中并不适用。在此基础上，提出了一种基于图像/视频的图像/视频建模方法，其基本思想是：通过图像、视频等信息，计算出点云的空间坐标，并通过点云与相片的简单粗建模，最终实现点云的可视化绘制。SA制作出来的照片，品质还是很好的，如果你想要积累一些小型物品的资产，可以试试这种方式。总之，现在的自动建模基本上都有如下几个问题：
        细节丢失和准确性问题：所得到的三维模型对于复杂的细节及高精确度的需求可能会很差。比如，如果对象的纹理很细腻，而且结构很细微，那么所产生的模型就会变得很粗糙或者很模糊。材料与照明仿真问题：所建立的模型在对材料表达、照明等方面的仿真与实际情况有一定的偏离，从而降低了仿真的真实感。例如，所产生的金属材料，并不具备真正的金属所具有的反光、光泽等特征。
        人工智能的理解能力：高品质三维数据的采集，是一项极具挑战性的工作，而训练样本则会对所生成的三维模型产生直接的影响。人工智能在具体的场景或者总体设计中，往往不能充分了解模型的语境与语义关联，从而不能很好地满足实际应用的需要。比如，针对某个游戏场景而产生的物品模型，有可能不符合整个游戏的风格、逻辑。
        后期编辑、修正难度大：相对于传统的人工造型，在三维模型的后期，对其进行大范围的编辑、修正可能会有一定的难度，对相关的技术与工具提出了更高的要求。有时，修改所需的费用可能比手动建模所需的更多。上述问题使得所建模型不能直接用于工程实践。所以，在当前的情况下，大规模的应用自动建模技术并不能有效地提高生产效率。
2.人工智能算法训练
最近自动驾驶与机器人概念十分火爆，那么在这两个行业中，数字孪生又能发挥什么作用呢？
1）自动驾驶
       现有的无人驾驶技术大都在前期以模拟的3D场
2）机器人训练
        在本届 WAIC全球人工智能会议上，有一些服务机器人，比如端着咖啡杯在咖啡店里为顾客提供服务等。也有一些导游机器人，已经开始为游客服务了。因此，这种要求具备在各种环境中感知环境、与人互动、完成任务的机器人，其实现方式大多是通过建立周围环境的3D模型，并与具体的服务场景相联系，来指导机器人的训练。所以，如果是高质量的服务，每个店、每个场景，都要有针对性地建立特定的场景模型，进行针对性的培训。工业生产、气象灾害预防、低空经济等诸多模拟应用都离不开3D模拟场景的支持，因此，如何实现高精度3D场景的快速生成具有重要意义。
二、从文本到三维的测试——D5渲染器
        D5是一个我十分喜爱的软件，其高效率的场景构建能力和高品质的3D效果，在市场上确实具有竞争力。D5区有一个叫做“书生模式”的功能，目前还在测试中，他已经提交了申请，获得了一次使用的机会，如果有兴趣的话，可以尝试一下。接着来看看实际的用法测试。
1. Prompt：地铁站入口和出口闸机的建模
        最终生成的模型和预期的相差较大，大概是AI并没有理解我们的提示词导致的。然后对第一个结果进行了细化，可以看到，模型的清晰度会比刚生成时好很多。
2. prompt：一栋带阳台的三层楼房
        这一次AI理解了，提示词中的三层楼和阳台都能看出来，但细节以及模型大小都存在较大问题。此次生成没有继续细化了，因为生成次数有限。
3. Prompt：以红色为主，要求带柄的杯子
        这回 AI也明白了，杯子、红色和手柄都被还原了，但是模型的细节还是有问题的。改进后的模型，只是外表看起来更精致了一些，并没有太多的细节。从这一次的测试来看，我们在前三个阶段中，或多或少都会遇到一些自动建模的问题，所以文心模型还需要很长的路要走。
三、3D-Gauss重构
        目前，我们正在尝试用3D高斯重构方法取代传统的人工建模方法，主要用于大场景下不重要的区域模型的自动生成。该系统的主要工作包括三个步骤：将所需的视频生成——产生一个应用程序——通过插件将其导入到 UE引擎中；在三维高斯重构中，仍有许多亟待解决的问题有待解决，例如：如何更好的处理混叠（摩尔纹）现象，提高绘制角度依赖的效果，以及优化计算效率。

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