In den letzten Jahren gab es große Fortschritte bei der 3D-Modellierung und -Visualisierung, unter anderem dank Techniken wie Gaussian Splatting und Neural Radiance Fields (NeRFs). Beide Methoden haben die Art und Weise, wie wir 3D-Umgebungen erfassen und betrachten, erheblich verändert. Viele Anwendungen verwenden jedoch immer noch traditionelle Techniken wie die Photogrammetrie. Die Photogrammetrie hat den Vorteil, dass sie präzise metrische Daten liefern kann und relativ weit verbreitet ist, vor allem wenn es auf genaue Abmessungen ankommt.
Während die Photogrammetrie oft auf komplexe manuelle Prozesse und statische Punktwolken angewiesen ist, bieten NeRFs und Gaussian Splatting eine glattere und realistischere Darstellung mit weniger Aufwand. Doch was sind eigentlich die Unterschiede zwischen diesen beiden neuen Techniken? Und können wir sie vielleicht in Zukunft nutzen, um z. B. Immobilien mit detaillierten 3D-Modellen zu digitalisieren, auch wenn wir damit derzeit noch keine präzisen Messungen durchführen können? In diesem Blog erkläre ich das.
Neuronale Strahlungsfelder (Neural Radiance Fields, NeRFs) sind eine neue Technik, mit der Sie eine 3D-Darstellung einer Szene auf der Grundlage einiger gewöhnlicher 2D-Fotos erstellen können. NeRFs nutzen Deep Learning, um zu lernen, wie sich Licht durch einen Raum bewegt und wie es reflektiert wird. Dadurch kann das System eine realistische 3D-Visualisierung der fotografierten Umgebung erstellen.
Wie funktioniert NeRF? Es beginnt mit einer Sammlung von Fotos einer Szene aus verschiedenen Blickwinkeln. Anhand der Farbe und Lichtintensität jedes Pixels lernt das System die zugrunde liegende 3D-Struktur des Raums. So kann NeRF zum Beispiel ein Wohnzimmer oder einen Außenbereich als dreidimensionale Szene darstellen, komplett mit Details wie Schatten und Tiefe.
Gaussian Splatting ist ein weiterer Ansatz für die 3D-Modellierung, der aufgrund seiner Schnelligkeit und Einfachheit besonders interessant ist. Anstatt eine Szene aus harten, einzelnen Punkten aufzubauen, wie es bei traditionellen Punktwolken der Fall ist, verwendet Gaussian Splatting Gaußsche "Punkte", um den Raum zwischen den Punkten flüssiger und natürlicher zu gestalten.
Wie funktioniert das Gaussian Splatting? Anstatt mit festen Punkten im Raum zu rechnen, wird beim Gaußschen Splatting jeder Punkt leicht gestreut, wodurch ein glatteres 3D-Modell entsteht. Dies führt zu einem schönen, glatten Ergebnis, das besonders bei Objekten mit komplexen oder detaillierten Formen, wie z. B. einem Gebäude oder einer Inneneinrichtung, nützlich ist. Darüber hinaus erfordert Gaussian Splatting relativ wenig Rechenleistung, was es zu einer kostengünstigen Lösung für die Erstellung realistischer 3D-Modelle ohne teure Hardware oder umfangreiche Rechenleistung macht.
Angesichts der rasanten Entwicklung dieser Techniken stellt sich die Frage, ob sie auch für Bereiche wie den Immobiliensektor von Nutzen sein könnten. Stellen Sie sich vor, Sie könnten mit nur wenigen Fotos ein komplettes 3D-Modell eines Hauses oder Büros erstellen, das es potenziellen Käufern oder Mietern ermöglicht, das Gebäude virtuell aus verschiedenen Blickwinkeln zu erkunden, ohne physisch anwesend zu sein.
NeRFs und Gaussian Splatting bieten in diesem Zusammenhang interessante Möglichkeiten. Sie können es Immobilienmaklern und Kunden ermöglichen, realistische virtuelle Rundgänge für einzelne Gebäude oder sogar ganze Stadtviertel zu erstellen. Dies öffnet die Tür zu einer effizienteren und zugänglicheren Art der Präsentation und des Erlebens von Immobilien.
Größenbeschränkungen Ein Nachteil beider Verfahren ist, dass sie keine exakten Maße liefern. In der Immobilienbranche sind exakte Messungen, z. B. für die Fläche eines Hauses oder die Höhe einer Decke, unerlässlich. NeRFs und Gaussian Splatting bieten visuell beeindruckende Ergebnisse, können aber nicht verwendet werden, um genaue metrische Daten zu erzeugen.
Trotz dieser Einschränkungen gibt es viele Möglichkeiten, diese Techniken weiterzuentwickeln. Forscher arbeiten daran, die Genauigkeit von 3D-Modellen zu verbessern, so dass sie in Zukunft auch Dimensionsmessungen ermöglichen könnten. Man denke beispielsweise an die Kombination von NeRF mit der Lidar-Technologie, die in der Lage ist, sehr genaue Entfernungen zu messen. Auf diese Weise könnten wir in Zukunft Systeme erhalten, die sowohl realistische 3D-Ansichten als auch präzise Messdaten erzeugen.
Darüber hinaus werden die Computer immer leistungsfähiger und die KI-Algorithmen immer besser. Dies könnte es uns in Zukunft ermöglichen, ganze Städte oder Stadtteile mit NeRFs oder Gaussian Splatting zu digitalisieren. Dies würde es Immobilienunternehmen ermöglichen, ihre Immobilien digital auf eine Weise anzubieten, die sowohl beeindruckend als auch informativ ist.
Gaussian Splatting und Neural Radiance Fields stellen eine spannende Zukunft für 3D-Modelle dar. Sie sind zwar noch nicht für Anwendungen geeignet, die genaue Abmessungen erfordern, wie z. B. in der Immobilienbranche, bieten aber vielversprechende Aussichten für detaillierte und visuell überzeugende 3D-Rekonstruktionen. Wenn diese Technologien ausgereift sind, könnten sie eine zunehmend wichtige Rolle bei der digitalen Erfassung und Visualisierung von Gebäuden, Objekten und sogar ganzen Städten spielen.
Bei SupRmen verfolgen wir diese Entwicklungen genau. Sobald die Qualität und Funktionalität dieser Technologien ausreicht, können wir sie in unsere Dienstleistungen und Produkte integrieren. Auf diese Weise bleiben wir an der Spitze, wenn es darum geht, innovative und wertvolle Lösungen für unsere Kunden anzubieten.
"Möchten Sie wissen, welche finanziellen Vorteile genaue und vollständige Immobiliendaten haben? Berechnen Sie Ihre Kosteneinsparungen."
