神经辐射场(NERF)商品展示API：得物潮品3D建模效率提升3000倍的秘密

在电商行业蓬勃发展的当下，商品展示方式不断创新。传统的二维图片展示已难以满足消费者对商品全方位了解的需求，3D建模展示逐渐成为趋势。得物作为潮流电商领域的领军者，拥有大量潮品资源，如何高效、精准地实现这些潮品的3D建模，以提升用户购物体验，成为其面临的重要课题。神经辐射场（NeRF）技术的出现，为得物潮品3D建模带来了新的解决方案，有望实现效率的大幅提升。

二、神经辐射场（NeRF）技术原理

NeRF是一种利用深度学习技术从部分二维图像集中重建复杂三维场景的新型计算机视觉技术。其核心思想是将三维场景建模成一个连续的函数，这个函数可以接收三维空间中的一点以及观察这个点的相机的方向，然后输出该点的颜色和不透明度。具体而言，NeRF通过训练神经网络来学习特定场景的场景几何形状、对象和角度，从而能够从新的视角渲染出逼真的3D视图。

NeRF的输入是一组二维图像和相应的摄像机参数（包括相机位置和方向），输出是一个表示三维场景中每个点的颜色和密度的函数。它使用多层感知机（MLP）作为神经网络的主要组件，将空间坐标和观察方向映射到颜色和密度值。在训练阶段，NeRF采用体积渲染技术，将三维空间划分为多个小的体素（voxel），并对每个体素中的颜色和密度进行插值，从而得到整个场景的颜色和密度值。通过不断优化模型参数，使得渲染出的图像与真实图像之间的损失最小化，最终实现高质量的三维场景重建。

三、得物在3D建模领域的现状与挑战

（一）现状

得物为解决尺码差异、货不对板、真伪难辨等在线消费难题，结合自身商品数据与AR脚型测量、3D建模工具、AI鉴别等技术特性，上线了“得物在线消费领域的人工智能交互技术”，应用于智能辅助选码、3D球鞋展示、在线AR球鞋试穿、线上货品真伪鉴别等多功能场景。例如，在3D展示方面，得物自创三维逆向重建技术，采用三维逆向工程扫描设备，搭配工业级高清镜头，批量制作3D球鞋模型，结合后期人工修复还原单品原貌，线上3D展示精度最高面数为19万，能够满足用户720度全方位查看单品和在线试穿的需求。

（二）挑战

尽管得物在3D建模领域取得了一定成果，但仍面临一些挑战。一方面，传统的3D建模方法往往需要大量的时间和计算资源，对于得物平台上海量的潮品来说，建模效率低下，难以满足快速上新的需求。另一方面，传统的建模方法在处理一些复杂形状、反光表面等物体时，容易出现细节丢失、纹理混叠等问题，影响建模质量。

四、NeRF商品展示API的设计与实现

（一）数据采集

为了实现NeRF商品展示API，首先需要进行数据采集。得物可以利用现有的商品图片资源，同时结合专业的3D扫描设备，对潮品进行多角度、高精度的数据采集。采集的数据包括不同视角的二维图像以及对应的相机参数。对于一些特殊的潮品，如具有复杂纹理或反光表面的商品，还需要增加采集的密度和角度，以确保后续建模的准确性。

（二）模型训练

在数据采集完成后，利用NeRF技术进行模型训练。将采集到的二维图像和相机参数输入到NeRF模型中，通过多层感知机（MLP）网络学习场景的几何形状、颜色和不透明度。在训练过程中，采用体积渲染技术对模型进行优化，使得渲染出的图像与真实图像之间的损失最小化。为了提高训练效率和模型质量，可以采用一些优化算法，如Adam优化算法，以及正则化技术，如L2正则化，防止模型过拟合。

（三）API接口设计

完成模型训练后，需要设计NeRF商品展示API接口，以便其他应用或系统可以方便地调用该API实现潮品的3D展示。API接口应具备以下功能：输入商品ID或相关标识，返回该商品的3D模型数据；支持不同视角的渲染请求，根据请求的视角参数生成相应的3D视图；提供模型的缩放、旋转等操作接口，方便用户进行交互查看。同时，为了保证API的性能和稳定性，需要采用合理的架构设计，如微服务架构，将API的各个功能模块进行解耦，提高系统的可扩展性和容错性。

（四）系统集成与测试

将NeRF商品展示API集成到得物的现有系统中，如商品详情页、AR试穿功能等。在集成过程中，需要进行充分的测试，确保API与现有系统的兼容性和稳定性。测试内容包括功能测试、性能测试、安全测试等。功能测试主要验证API的各项功能是否符合设计要求；性能测试评估API在高并发情况下的响应时间和吞吐量；安全测试检查API是否存在安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击等。