你可能已經聽過 3D Gaussian Splatting（3DGS）可以用幾十張照片重建出逼真的3D模型。 但真正動手拍的時候，常常發現結果模糊、破碎，甚至整個模型「歪掉」。 其實問題不在模型，而是 拍照方式。 這篇文章要教你如何用正確的拍攝技巧，讓 3DGS 的重建效果事半功倍。 一、為什麼拍照方式這麼重要？ 3DGS 的原理是利用多張照片之間的 相機位置差異，推算出每個像素在空間中的位置與顏色。 所以： 換句話說，拍照的品質與路徑，直接決定3D重建的品質。 二、拍攝設備與基本設定 其實你不用高階相機，用手機也可以拍出好素材。 但有幾個設定要注意： 三、拍攝動作與路線 這是最關鍵的部分！ 📸 原則：多角度、重疊率高、平滑移動。 以下是幾種常見拍法： 1.  環繞拍攝（Orbit） 2.  多層拍攝（Multi-Ring） 3.  前進拍攝（Forward Path） 🎯 小技巧：拍攝時保持畫面「平滑連續」比拍很多張更重要。 重建系統依賴連續影像推算相機姿態（camera pose）， 如果每張照片角度跳太快，模型容易扭曲。 四、光線與背景 3DGS 對光線變化很敏感，拍攝環境最好是 穩定、均勻的光源。 五、檢查素材品質 在進入 3DGS 重建前，先檢查這幾點： ✅ 圖片之間有足夠重疊（至少 60%） ✅ 沒有嚴重模糊或曝光過亮的照片 ✅ 拍攝順序有明確移動方向（方便估算相機姿態） ✅ 照片檔名或順序不要亂，方便系統讀取 六、加分技巧：拍影片轉成影格 如果懶得一張張拍，其實可以拍一段 穩定的影片， 再用工具（如 ffmpeg）從影片中擷取影格（frames）。 這樣能保證角度平滑連續，是許多 3DGS 用戶的常見做法。 七、結語 […]

近幾年 AI 影像技術突飛猛進，特別是在「3D重建」領域，3D Gaussian Splatting（3DGS） 幾乎成了大家的新寵。 它能在幾分鐘內把一段影片或一組照片轉換成可即時瀏覽的3D世界，速度比過去的 NeRF 快上數十倍。 那麼，它究竟「快」在哪裡？ 一、從 NeRF 說起：神經網路的瓶頸 在 3DGS 出現之前，最熱門的3D重建方法是 NeRF（Neural Radiance Fields）。 NeRF 的核心概念是：讓神經網路學習「光線穿過空間時的顏色與亮度變化」。 也就是說，每一條光線在場景中穿行時，都要經過一個神經網路，計算出它最終的顏色。 這樣的做法理論上能產生超高品質的影像，但計算量極大。 👉 結果就是： 這樣的速度對「互動式」應用（例如VR或即時攝影重建）來說，幾乎不可行。 二、3D Gaussian Splatting：直接把光點「畫」出來 3DGS 捨棄了繁重的神經網路，用一種更直覺的方式來表示世界—— 它不是用公式去「算」每條光線，而是直接在空間中放置許多「高斯光點（Gaussian points）」。 每個光點都擁有： 當攝影機移動時，系統會根據相機視角，把這些光點快速「灑」到畫面上（這個動作就叫 splatting）。 這個過程可以用顯示卡（GPU）直接完成，不需要通過神經網路逐點推論， 因此速度非常快——甚至可以達到 即時60 FPS 的3D渲染！ 三、這不是「偷工減料」，而是更聰明的表達 有人可能會想：「那只是用點雲，不會變粗糙嗎？」 但其實 3DGS 的「高斯點」不是普通的點雲。 每個高斯點都有形狀與透明度，因此可以彼此重疊、柔和融合， 讓整個畫面看起來非常平滑，甚至比某些多邊形模型還自然。 而且這些點的位置與屬性是「透過優化學習」得到的， 並不是隨機分佈。這讓 3DGS 同時擁有 NeRF 的真實感 與 即時渲染的速度。 四、應用範例：從攝影到虛擬世界 因為速度快、畫質高，3DGS 正被應用在許多領域： 這些應用以前都需要昂貴的硬體或長時間的訓練，而現在幾乎人人都能嘗試。 五、想實作3DGS？這樣開始最簡單 若你想親自體驗，可以試試這幾個資源： […]

你是否曾經想過，用手機或相機拍幾張照片，就能在電腦上生成一個可以自由旋轉、放大的3D場景？這聽起來像是電影特效或遊戲工作室的高端技術，但隨著「3D Gaussian Splatting（3DGS）」的出現，這件事變得比以往更快、更真實、也更容易實現。 一、什麼是 3D Gaussian Splatting？ 3D Gaussian Splatting 是一種新型的 3D重建技術，能把多張2D影像轉換成高品質的3D場景。 它的名字聽起來有點複雜，但原理可以這樣理解： 傳統的3D模型通常是由「網格（mesh）」或「體素（voxel）」構成，每個小單位記錄空間中的顏色與形狀。而 3DGS 則是用一堆「高斯球（Gaussian points）」來表示場景中的點。 每個高斯球就像一個微小、半透明的光點，包含位置、顏色與透明度等資訊。 當這些高斯點數量夠多、分佈正確時，整個3D世界就能被「灑」出來——這也是「Splatting（灑點）」這個詞的由來。 二、為什麼大家都在談 3DGS？ 在3D重建領域，之前的主流技術是 NeRF（Neural Radiance Fields）。 NeRF 透過神經網路來學習光線與場景的關係，能生成非常真實的3D影像，但缺點是——太慢。 即使用高效GPU，NeRF在渲染一個新視角時仍要花費好幾秒。 而 3D Gaussian Splatting 則是這方面的「速度革命」。 由於它放棄了複雜的神經網路運算，改用可直接渲染的點雲結構，因此能達到 即時顯示（real-time rendering）。 也就是說，你轉動鏡頭時，3D場景能立刻跟著動，幾乎沒有延遲！ 在許多實驗中，3DGS 在畫質上幾乎與 NeRF 相當，但速度卻快了數十倍。這讓它在 2023 年之後迅速成為電腦視覺與 3D 模擬領域的熱門研究。 三、3DGS 的應用與未來 這項技術的潛力非常廣泛： 由於 3DGS 可以結合其他AI技術（例如影像分割、深度估計等），未來有望成為「AI感知世界」的重要基礎。

3DGS（3D Gaussian Splatting）是繼 NeRF 之後的新一代 3D 場景生成技術，能以高速、低成本建立高擬真模型。本文將透過實際應用案例，帶你了解 3DGS 的突破與未來潛力。 為什麼需要 3DGS？ 近幾年，隨著 元宇宙、VR/AR、數位孿生 的快速發展，產業需要更快、更輕量、更真實的 3D 場景生成方式。 雖然 NeRF（Neural Radiance Fields） 在 3D 重建領域帶來重大突破，但它的渲染速度與硬體需求，仍不足以支援大規模即時應用。 這時，3DGS（3D Gaussian Splatting） 應運而生，並迅速成為熱門研究與產業應用技術。 3DGS 的技術特色 基於高斯點雲的表達：每個點除了位置資訊，還帶有顏色、透明度與方向性，能更高效地表現真實世界。 即時渲染能力：與 NeRF 的秒級或分鐘級不同，3DGS 可以達到 毫秒等級的更新，滿足互動需求。 更低的儲存成本：減少了龐大的 3D 模型檔案需求，卻能保有高畫質輸出。 3DGS 的應用案例 🎮 遊戲開發 遊戲場景可透過 3DGS 即時生成，不僅降低美術建模的成本，也能讓玩家體驗更自然的光影效果。 🕶️ VR/AR 虛擬展覽、數位教育、醫療模擬等領域，都需要即時更新的 3D 環境。3DGS 的速度優勢正好符合需求。 🎥 電影與影視特效 在電影中，複雜場景往往需要大量時間渲染。3DGS 可以縮短製作流程，並讓導演即時檢視效果。 […]

3DGS（3D Gaussian Splatting）是新一代 3D 場景生成與渲染技術，兼具即時性與高擬真度，應用於遊戲、VR/AR、電影與數位孿生。本文將帶你全面了解 3DGS 的原理、優勢與未來發展。 3DGS 是什麼？ 3DGS，全名 3D Gaussian Splatting，是一種新興的 3D 場景建模與渲染技術。 不同於傳統 多邊形網格（Polygon Mesh） 或 NeRF（Neural Radiance Fields），3DGS 以「高斯分布點雲」的方式來表達場景，每個點不僅有位置，還包含顏色、透明度、方向與光照資訊。 這讓電腦能以 更小的資料量、更快的速度，生成具有高擬真度的三維畫面。 3DGS 的優勢 3DGS 的應用領域 3DGS 與 NeRF 的差異 雖然 NeRF（神經輻射場）曾是 3D 場景生成的熱門技術，但它在 渲染速度與即時性 上有限制。 3DGS 則透過高斯點雲優化運算，大幅提升效能，讓 「高畫質 + 即時渲染」 成為可能。這使得 3DGS 被視為 NeRF 技術的重大進化版。 為什麼 3DGS 是未來趨勢？ 隨著遊戲、元宇宙、數位孿生與 XR（Extended Reality）的快速發展，市場對 高擬真即時 3D 技術 的需求不斷上升。 3DGS 在效能、畫質與資料量上的平衡，正好補足了產業痛點，因此被認為是 3D 場景生成的關鍵技術。 結論 3DGS（3D Gaussian Splatting）正在改變 3D […]