Blender 5.3 released with Gaussian Splat support
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Blender 5.3 引入了一套重要的全新功能,其中以对 3D Gaussian Splats 的原生支持为核心。用户现在可以从 PLY 、 SPZ 和 glTF 文件导入这些场景,允许将它们作为点云进行操作,通过 Geometry Nodes 进行处理,并在 EEVEE 、 Cycles 和 Workbench 中进行渲染。为促进这一功能,软件包含了用于控制 splat 旋转、缩放和辐射率的新属性,并初步支持使用标准 BSDF 材质对 splats 进行重新打光。

Cycles 的渲染能力得到了扩展,在 Principled BSDF 中加入了光色散,使用户能够在玻璃和宝石中创造逼真的彩虹效果。此外,集成 NVIDIA DLSS 4.5 Ray Reconstruction 提供了强大的新降噪器,在视口中实现接近最终渲染的效果,同时显著减少动画播放过程中的闪烁。 EEVEE 也获得了重大更新,包括新的材质照明节点,赋予艺术家对材质如何响应场景光线的细粒度控制,并支持多种全景相机投影方式,如鱼眼镜头。

工作流程管理方面引入了基于项目的组织方式,允许用户整合相关文件、自定义变量,并为每个项目配套资产库。资产管理进一步改进为能够将资产库直接作为扩展进行共享和安装,可从 Poly Haven 等公共领域来源获取,而无需额外的插件。与此同时,Video Sequencer 也进行了大幅重构,引入了完整的涟漪编辑框架、重写的 blade 工具,并提升了性能,使编辑时保持时间线连续性变得更容易。

用户界面也进行了贴心的优化,例如 Outliner 中支持自定义排序,以及在所有编辑器中搜索侧边栏的能力。界面中集成了 Markdown 支持,尤其体现在全新的 Comment 节点里,帮助更清晰地标注节点树。 Grease Pencil 用户则可以使用新的选择工具、一个强大的 Carver 工具(通过布尔减法在笔触和填充中创建切口),以及同时填充多个区域的能力,从而显著简化动画与绘制流程。

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- Gaussian splatting 仍然是一个备受关注的话题,因为它有望取代或增强传统基于 triangle 的渲染方式,在平滑度与优化方面具备优势。不过,部分技术讨论也指出,诸如 SDFs(Signed Distance Fields,带符号距离场)或"flecks"等替代图元在特定场景中可能更具独特优势。

- 将 Gaussian splatting 集成到 Blender 中,被广泛认为是一个成熟且衔接顺畅的补充,使用户能够在既有生态系统内高效地处理大型数据集。

- 在 splatting 对传统工作流的实用性上,仍存在不少挑战,尤其是对编辑场景中离散对象时较为困难。相比标准的基于 mesh 的建模方式,在重建场景里移动特定的 chair(椅子)仍是一道显著的门槛。

- 3D 内容创作的未来日益与 LLM 驱动的自动化挂钩。在这种趋势下,像 Blender 这样的工具可以通过参数化界面,以及由 AI agents 生成的自定义 geometry nodes 来实现更细致的控制。

- 当前的 AI models 可以很有效地扮演"快速且知识渊博的实习生",用于场景的 greyboxing 或设置 material nodes,但它们通常缺乏长期、面向任务的学习能力,难以真正替代专业设计师。

- Factory Trained Intelligences(FTIs)依赖静态数据集,这与那些需要把知识固化到特定任务中的系统之间存在差异,而这仍是制约更深入专业应用的重要因素。

- 对于想要进入 Gaussian splatting 领域的人,建议关注专门讲 radiance fields 的 YouTube 频道,以及像 Spirula Studio 这样的专业软件等资源,以便跟上这个快速发展的方向。

- 这个行业显然正朝着一种未来演进:通过 text-to-specification 的工作流自动生成 3D 世界。尽管如此,从入门层面的辅助到专业级的生产之间,仍需要大量人工指导。

这一论述反映出计算机图形学领域正在发生更广泛的转变:传统基于 mesh 的流水线正遭遇来自 Gaussian splatting 等基于点与体素表示方法的挑战。尽管这些新技术在视觉保真度与性能上表现惊人,但在专业生产环境中仍显得力不从心,因为在那样的环境里,模块化编辑和资产控制至关重要。与此同时,将 AI agents 集成到设计软件中,正在把 3D artist 的角色从执行性劳动者转变为参数化系统的导演。即便技术持续进步,也已经出现较为明确的共识:目前的工具更适合作为辅助手段,而非彻底取代人类的专业知识;要实现完全自动化、高清的 3D 生成过渡,在技术可控性与长期模型适配方面仍存在难以消除的障碍。