神经渲染技术在仿真领域的应用 - 神经渲染技术（NERF/3DGS）通过神经网络表达空间，在新视角合成方面表现优越，直击辅助驾驶和具身智能仿真中传感器仿真的痛点，可解决传统计算机图形学渲染图像缺乏真实性的问题，广泛应用于算法闭环测试和训练 [3] - 现有研究围绕NERF和3DGS技术开发面向闭环测试的仿真框架，但完全新开发仿真框架工作量巨大，因此另一种思路是将训练好的NERF/3DGS模型嵌入现有仿真软件框架，以利用现有3D数字资产和算法接口工具链 [3] 技术集成与工具支持 - LumaAI的3DGS插件可将高斯点云ply插入基于Unreal的CARLA游戏引擎，而NVIDIA的Isaac Sim仿真软件也已支持神经渲染技术，允许插入3DGS模型 [4] - NVIDIA开源项目提出三维高斯渲染方法，可输出适用于Isaac Sim的usdz模型，3DGRUT工具支持将其他3DGS方法生成的高斯点云ply转化为usdz模型 [4] - 3DGRUT生成的usdz模型文件包含default.usda、gauss.usda等描述文件和nurec格式模型文件，可直接解压使用 [4] Isaac Sim中的操作流程 - Isaac Sim的神经渲染功能NuRec需5.0.0以上版本（Omniverse Kit 107.3以上），安装后可通过Content栏导航到usdz模型解压文件夹，将gauss.usda拖动或插入Stage，即可显示三维高斯模型 [5] - 导入的3DGRUT模型仅具备视觉特征，需通过2DGS等方法提取场景mesh（ply格式），并调整mesh的scale和位姿以匹配usdz渲染结果 [6][7] - 需将usdz模型与mesh绑定，在gauss的Property中选择Raw USD Properties，找到proxy并添加Target，选择mesh对象，最后勾选omni:nurec:useProxyTransform特性以实现对齐 [7] 物理属性与交互功能 - 需为mesh添加物理属性，右键选择mesh，在Add中选择Physics->Collider，以增加碰撞属性，避免物体穿透问题 [8] - 在mesh的Property中勾选Matte Object，配合DomeLight光照实现光影交互效果，同时可添加OmniPBR材料并将Reflectivity中的Specular降至最低，减少不必要的反光 [8] - 添加Rigid Body with Colliders Preset属性后，可进一步设置质量等物理属性，使模型与仿真环境中的其他物体（如球体、地面）产生碰撞交互 [14] 动态物体与场景构建 - 通过3DGS方法训练场景（如mipnerf360的kitchen），使用在线工具编辑ply文件提取特定物体（如乐高推土机），再经3DGRUT转化为usdz模型，可实现动态物体导入 [11][13] - 将动态物体（如推土机）放入其他神经渲染场景（如garden或room），可实现模型间及模型与原生物体的动态交互，显存占用较低，在3090显卡上fps表现良好 [15][17] 未解决的问题与挑战 - 神经渲染模型间的光影交互关系尚未完全解决，例如推土机未在神经渲染背景中投下阴影 [18] - 仿真环境测试具体算法的效果尚未探究，例如在room环境中让VLA算法执行"捡起地毯上的乐高推土机"指令的可行性 [19] - 需解决如何快速提供rgb图像外的真值信息（如图像分割、对象标注标签），以及如何获取动态物体的物理属性真值（如硬度、摩擦系数、质量） [19] - 需进一步提升计算效率，以支持更大规模神经渲染场景和更多对象的实时仿真 [19]

自动驾驶之心项目与论文辅导 - 项目正式推出自动驾驶领域论文辅导服务 旨在解决学生在研究过程中遇到的环境配置 创新点实现 模型调试等疑难问题 [1] - 过往辅导成果显著 部分学员成功在CVPR ICRA等顶级会议发表论文 [1] - 2024年计划扩大辅导规模 目标助力更多学员冲击顶会 [1] 主要辅导方向 方向1：多模态与计算机视觉 - 覆盖端到端自动驾驶 BEV感知 大模型等前沿技术领域 [2][3] - 辅导老师为华为天才少年计划入选者 在CVPR/ICCV/ECCV/NIPS等顶会发表论文30+篇 总引用量超6000次 [3] - 学术指导经验丰富 曾指导博士生在CCF-A类顶会顶刊以一作/共一身份发表7篇论文 [3] 方向2：3D视觉技术 - 聚焦图像/点云数据的3D目标检测 语义分割 占据预测等多任务研究 [4][5] - 辅导老师来自国内TOP2高校 在ECCV CVPR等会议有多次论文发表记录 [5] 方向3：自动驾驶感知架构 - 研究领域包含OCC 世界模型 BEV等自动驾驶核心感知方案 [6] - 辅导团队参与多个主流感知方案开发 成员均来自国内TOP2高校 在CVPR ECCV等会议有论文发表 [6] 方向4：神经渲染与重建 - 涉及NeRF 3D Gaussian Splatting等三维重建技术 [7] - 辅导老师以第一作者发表4篇CCF-A类论文（含2篇CVPR和2篇IEEE Trans） [7] - 另有导师在CVPR ICCV ICML TPAMI等期刊会议发表多篇论文 学术背景覆盖国内外顶尖高校（QS200/国内TOP100） [7] 合作方式 - 提供个性化论文辅导服务 具体细节需通过指定微信号（wenyirumo）咨询 [7] - 咨询时需备注"论文辅导"以获取定向服务 [8]

计算机视觉领域热门方向 - CVPR 2025基于全球4万多名作者的13008份投稿统计出三大热门方向 投稿数量同比增长13% 最终接收2878篇论文 接收率22.1% [3] - 研究群体呈现指数级增长趋势 AI领域重要性提升带动相关学位攻读人数增加 [3] 多视角与传感器3D技术 - 该方向投稿量激增 研究重点从单幅图像2D渲染转向复杂3D评估 2020年NeRF技术突破推动领域发展 [4][5] - 高斯泼溅(Gaussian splatting)技术进一步促进计算机视觉与图形学融合 神经渲染研究显著提升3D相关论文数量 [5] 图像与视频合成 - 成为CVPR 2025最大论文类别之一 多模态商业聊天机器人已实现图像/视频生成能力 正朝交互式世界生成演进 [6] - 会议展示的合成方法为生成完整虚拟环境奠定技术基础 [6] 多模态学习 - 视觉、语言和推理合并为投稿量最大类别之一 可能预示新研究趋势 [7][8] - CVPR坚持学术公平原则 每篇论文评审标准独立于作者机构背景 维护领域生态平衡 [8] 行业动态 - CVPR 2025会议即将召开 投稿竞争加剧反映AI研究热度持续攀升 [8] - 机器之心将同步举办论文分享会 提供学术交流平台 [8]