如视REALSEE G1超高清VR空间拍摄神器，用过都说好！

这两年元宇宙实在是太火了，万物皆可元宇宙，构成元宇宙的主要技术就是VR、AR，所以很多人认为下一个技术风口就是VR、AR技术。

从市场上也能看出来，各大公司开始发力推出新一代的VR设备，商场里无处不在的VR游戏机也成为了当代年轻人的娱乐生活的一部分。

实际上，我们早在诸多产业和场景里就已经享受到VR技术带来的便利，甚至逐渐成为了一种技术服务标配。

譬如我们已经习惯于通过VR来进行租房购房的甄选决策。疫情爆发以来，各大博物馆、艺术展都陆续推出了VR入口，反倒让逛展变成了一件随时随地触手可及的体验。

那这些提供线上展示和服务的VR空间是如何实现的呢？今天我们拿到了如视自主研发的REALSEE G1这款可以进行三维空间重建的智能手机云台，让我们一起来探究VR空间制作到底是用了哪些黑科技。

【轻巧便捷，设计美观】

REALSEE G1这款云台非常轻巧，重量只有381克（含电池），什么概念，也就是一杯星巴克的重量吧，相较传统空间采集产品动辄几十公分高、几公斤的大小，它简直是把轻巧做到了极致。

REALSEE G1的整体尺寸仅手掌大小，长宽高分别为145 X 38 X 152(mm)，如果裤袋大一些，完全可以揣进兜里。当房产中介去拍房源VR时，就可以实现随身携带。

（REALSEE G1轻巧设计）

它之所以能保持如此小巧的三围是因为其创新性的结构外观设计。这样，它既轻巧又方便携带，实际使用时，可以随时随地的拍摄VR空间。

（REALSEE G1外观）

虽然小巧，但在实际拍摄过程中，REALSEE G1的稳定性非常强，搭载高精度步进电机，9V电压驱动，输出扭矩更强，可实现大重量负载。

比如虽然性能强大但被人吐槽重量像砖的iPhone 13 Pro Max，6.7英寸的屏幕，238克的重量，在使用REALSEE G1拍摄也能十分平稳，而且拆装便捷，即装即用。

（智能手机搭载演示）

REALSEE G1整体外观也非常时尚，黑色磨砂材质的表面工艺设计颇有黑科技的感觉。这些精巧的设计细节也得到有设计界“奥斯卡”之称的红点设计大奖( Red Dot Design Awards)认可，并在今年荣获2022年“产品设计奖”(Product Design 2022)。

【超清图像，超快采集】

这款产品最大的优点就在于其超清的图像采集能力！REALSEE G1云台可产出最高1.34亿像素（16K）全景图，360°x150°超广采集角度，尤其适合小空间室内采集（300平米）。

什么概念，现在最高清的电视也才8K，画面细腻程度足足高它一倍，这也就说明在VR空间里可以看到更多的小细节，比如壁纸色彩纹理效果、墙角有没有发霉，天花板有没有裂缝都能看得清清楚楚。你甚至可以把画面放大、放大、再放大，去查看每一处细节。

除了清晰之外，REALSEE G1还能进一步增强画面色彩效果，与如视VR APP配合使用还能解锁超分、锐化、去噪、去摩尔纹、自动滤镜等多种图像增强能力，自动提升彩色信息呈现的效果，画面的色彩还原度几乎和单反的画质一样，还原了最真实的房屋空间状态。

（VR采集高清色彩效果）

REALSEE G1的空间采集速度也非常快，官方实验室给出的平均数据15mins采集100㎡。我们在评测实践过程中选取的采集空间面积为58㎡，通过5个采集点完成全部操作的实际耗时也就5分钟不到。

而且实际操作非常简单。对于第一次体验的我来说，在没有专人指导的情况下就能立马上手。架好机器，一键采集，云台就自动搭载着智能手机旋转调整角度采集图像，堪称“傻瓜”式操作，大大降低了使用人群的操作门槛。

（空间自动“傻瓜式”采集操作）

【智能算法，三维建模】

REALSEE G1在每个点位拍摄的其实是一张2D的全景图，把每个点位拍摄的2D全景图转化成3D，再通过算法拼接组合就生成了一个完整的VR空间。

（空间采集全景点位图）

那么如何完成2D到3D转化呢？依然是非常简单的操作，只需要选择要组合的2D全景图并上传至云端，如视VR APP就可以自动生成VR空间。

值得一提是，这种2D转3D绝不是市面常见的将墙体做折叠，生成“伪3D”效果，而是真真正正将空间内的物品都以三维模型的形式呈现，且具备长宽高等深度数据，这也算是如视的黑科技了。

如视VR 采用了一套自研的单目视觉深度估计算法，使用了近几年比较主流的视觉识别技术 Transformer 神经网络架构，正是凭借它，才让2D自动转化为3D。这套算法的学习能力极其强大，也更加适用于超大规模数据。这么说吧，特斯拉的自动驾驶也用的是同类型的视觉算法。

这套算法可以在减少计算量和提高并行效率的同时还取得了更好的结果。不过有个前提，训练需要依赖海量数据，定性来说就是数据越多效果越好。

如视在这套算法的加持下，通过AI自动构建三维模型，深度估算误差仅有1.35%，拼接点位成功率几乎可达100%，并会根据VR空间自动生成户型图，并能识别出室内200余种物品及房屋结构，且算法模块耗时平均仅为1s，为房屋空间提供更详细的信息服务。目前在这个行业里还没看到哪家企业的算法和功能可以超过如视的。

目前，由如视构建的数字空间已突破2200万套，成为全球最大的三维空间数据库。如此大量的数据锻炼让AI更加智能，生成的VR空间更加精准、真实。

在VR空间的实际应用体验中，用户可以在VR内的逐个点位自由行走，视野、场景、纵深都随之变化，有效减少传统VR浏览引起的眩晕感。线上的观览亦可获得如同身临其境一般的沉浸真实体验。