第294章 你的徒弟就是跟他跑了（2/2）

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“这是应该算是人工智能范畴的事情吗？怎么感觉更像是属于图形学的内容？”一旁的邱教授觉得这个过程听起来似乎AI的含量比较小，主要还是图形学的经典任务。

他还不知道等待他的将会是什么。

“神经辐射场是一种基于人工神经网络的3D重建方法。它可以通过图像数据来重建高维度的物体场景，提供更加真实的感知和环境理解能力。”孟繁岐的下一句话就解答了他的疑惑。

此次为了展示的效果更加震撼，孟繁岐采用了非常大量的计算设备对这个单一场景进行并行运算。

因此就在说话的同时，不足一分钟的时间，三维世界就已经重建完成，并实时在大屏幕上展示了出来。

在算法结果的弹窗当中，孟繁岐非常随意地将算法重构出的自己三百六十度地转着圈，各个角度看上去，都与真实无异。

真的实现了，从平面到立体的直接转换。

随着结果的展示，场中躁动了起来，人群中惊呼的声音此起彼伏。

这个成果给人的感觉，不亚于相机第一次出现的那种震撼。

【从二维重建三维】，听起来毕竟还是太过复杂了，远没有图片到三维立体模型这个直观的过程来得震撼。

尤其是对场中不大了解这方面技术的人来说，这简直就是魔术。

从八个视角，就生成了三百六十度无死角的三维新世界。

随着孟繁岐的继续展示，现场逐渐开始喧哗，交头接耳起来。

看得懂的学界大佬们一脸惊叹，或面面相觑，或在猜测其中的可能和原理，他们深知其中的困难与含金量。

看不懂的那批人，虽然完全搞不明白，却一点也不耽误他们鼓掌。一个个都狠狠地拍起手来，掌声雷动。

气氛和场合都到这了，这能是什么寻常的技术吗？

鼓掌！都给我鼓掌！不鼓掌岂不是显得咱们不懂？

那多跌份啊！

台下大佬们几十上百，听懂的估计不足一成，但一个个都在热烈地拍手，表情若有所思，频频点头，很像那么回事。

“传统的计算机图形学允许我们生成高质量的可控场景图像，但场景的所有物理参数，例如相机参数、照度和物体的材料都需要作为输入提供。”