三維生成技術與生成式 AI 在電腦圖學之應用
本段落由成功大學楊中豪老師主講，深入探討電腦圖學（Computer Graphics, CG）與生成式 AI（Generative AI）在 3D 重建與生成領域的最新前沿發展。課程系統化梳理了從傳統 3D 建模到現代神經渲染技術的演進軌跡，著重解析當前最熱門的「三維高斯潑濺（3D Gaussian Splatting, 3DGS）」、神經輻射場（NeRF）以及擴散模型（Diffusion Models）等核心架構。課程不僅從底層數學與物理光學原理解析這些前沿技術如何實現高擬真的空間纹理還原，更探討了如何利用提示詞（Prompt）或單張 2D 影像快速生成多視角且具備高度幾何一致性的 3D 虛擬資產（Asset）。最後，本章節深入思辨生成式 AI 在圖學與通用機器人模擬環境建置（Real-to-Sim）中所面臨的泛化性挑戰、資料擴展性瓶頸，以及業界未來的實務布署路徑，為學員打開結合人工智慧與虛擬世界重建的全新視野。