一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

最近国外有个博主发了一段非常酷炫的视频。视频里,摄影镜头仿佛搭上了筋斗云,以各种不可思议的角度在车内车外飞来飞去,汽车周边的场景就像进入了多元宇宙一般瞬间变换。。。短短几十秒的视频,靠着这疯狂的运镜,还有流畅的场景变换,竟收获了超过40万的

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

最近国外有个博主发了一段非常酷炫的视频。

视频里,摄影镜头仿佛搭上了筋斗云,以各种不可思议的角度在车内车外飞来飞去,汽车周边的场景就像进入了多元宇宙一般瞬间变换。。。

短短几十秒的视频,靠着这疯狂的运镜,还有流畅的场景变换,竟收获了超过40万的播放量。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

而在评论区,围观群众除了对这个视频发出赞扬之外,还有一些人对这个制作过程产生了好奇,开始猜测这个视频到底是怎么做出来的。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

于是我拿着这个视频去找了咱们公司的摄影师,问他能不能也给咱也拍一个这类视频?

结果,摄影师看了这个视频,直呼不可能!

说这个肯定是用了什么特效去做的,要么做了什么剪辑,你要是能在现实里直接拍出这种效果,他当场辞职!这个摄影师干不了了。

确实啊,咱们再回头看看这个博主的推文,有提到这个视频是采用一个叫做 NeRF 的最新技术制作的,并在文末@了一个叫 “ LumalabsAI ” 的账号。

好家伙,这名字,看来又是 AI 整的活!于是咱顺着这个“LumalabsAI”的账号,摸到了它的官网。

首先映入眼帘的,就是它们的宣传视频,有一说一,这个宣传视频里的运镜,确实是有点那味了。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

而所有的这些效果,都是由 LumalabsAI 开发的一个叫做 “ LumaAI ” 的 APP 来做的。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

在这款应用的简介中,它是这么介绍自己的:

“Luma 是一种通过 AI 使用 iPhone 创建令人难以置信的逼真 3D 的新方法。无论您身在何处,都可以轻松捕捉产品、物体、风景和场景。从您的捕捉中创建电影产品视频、TikTok 和现实中不可能的相机移动,或者只是重温那一刻。无需激光雷达或花哨的捕捉设备,您只需要一部 iPhone 11 或更新机型。”

简单来说,就是只要你有一部苹果 11 以上型号的手机,那你只需要给场景周围拍一些照片,就能利用这个 APP 生成拍照现场的 3D 场景。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

看到这么简单,世超也有点心动了,于是也立马下载了一个来试试。

打开应用,对着箱子上的橘子一顿卡卡乱拍,不出几分钟,就生成了一个这样的场景。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

整个场景虽然在远处缺少照片信息的地方效果不大行,但是近处对焦部分,整个橘子和箱子的细节还是非常还原的。

在它的官网中还有很多用户上传的场景演示。比如下面这个铜象画面,如果不告诉你,很难发现这居然是一个 3D 场景。

因为它不仅完美的还原了小象的细节,周围的光照,阴影,甚至连透明玻璃的效果,都给完整复现了。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

LumaAI 除了能还原铜像这种小场景外,它甚至还能给你还原使用航拍机拍摄的超大范围场景。

比如就有用户使用航拍机拍摄了一个小镇的全景,然后使用 LumaAI 将这整个小镇 3D 还原,看看这效果,就突出一个“真”。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

使用 LumaAI 创建出这些 3D 场景后,接下来只需要把场景置入 3D 软件,然后添加一个虚拟摄像机,剩下的效果呈现,就看这些创作者的创意啦。

就像这个油管博主,他为了满足自己变大的爱好,生成了一个场景,然后把自己身体放大,做出了一个类似巨人入侵的特效。

一台iPhone就能拍大片,摄影和建模师又要被卷了

除了重建 3D 场景外,LumaAI 还能对单个 3D 模型重建,比如通过拍照直接生成高达模型,再放到虚幻引擎里,整个场景瞬间就有了科技感。

这种建模方式相比传统一点一线的建模方式,那可省了不少功夫。

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其实像 LumaAI 这种做 3D 重建的软件也不少,在 AppStore 里的 Polycam 就能通过苹果自带的雷达扫描,来估算距离和点云信息,从而重建出一个 3D 场景。

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但 LumaAI 不仅不依赖雷达扫描,效果还这么好。这其中离不开这么一个技术,也就是开头那个博主提到的 NeRF(神经网络辐射场)。

这个 NeRF 最早发布于 2020 年的 ECCV 会议,不但囊获了当年的最佳论文,还成功的以一己之力,开启了计算机视觉的另一个研究方向。

NeRF 的基本原理就是通过一大堆带有位置信息的 2D 照片,来训练得出一个神经辐射场模型。

通过这个模型,就能得出任意视角下的清晰照片,这也就意味着,你能通过这个训练好的模型,重建出 3D 场景了。

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而且这个论文自发布后,以 NeRF 为基础的各种分支方向的技术也如雨后春笋般冒了出来。华盛顿大学和谷歌就联合提出了 HumanNeRF,主要用于人体 3D 重建,

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还有用于场景风格迁移的 StylizedNeRF,通过拍摄照片,生成 3D 图,然后再对整个场景风格进行转换,变成自己想要的风格。

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还有东京大学提出的动画方向的 NeRF,这个项目就不单单是生成一个静态的场景了,它甚至可以把运动的角色和物体都给你生成出来。

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像这类的分支研究,已经多到一篇文章写不下来了,世超就不再这里一一展示了。

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不过世超是巴不得 NeRF 这个方向的研究越来越卷,毕竟只需要通过照片就能生成一整个复杂的 3D 场景,这对于生产力解放的帮助可不要太大。

去年 Epic 收购的公司 Capturingreality,它们的产品主打的就是通过照片来生成高精度模型。

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这种只需要一部手机,就能把现实搬进虚拟世界的技术,在未来,不仅仅是制作视频的自由度更高。

游戏行业,工业场景,甚至是在线教育,都可能迎来翻天覆地的变化。到时候,虚拟和现实,可就真的傻傻分不清楚了。

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