🎯 情报来源：Microsoft Research Blog – Microsoft Research
微软研究院在SIGGRAPH 2025发布的RenderFormer成为全球首个完全基于神经网络的3D渲染管线，该模型通过2.05亿参数实现了无需传统光线追踪或光栅化的全场景渲染。研究团队利用Objaverse数据集中80万+标注3D对象进行训练，在512×512分辨率下可处理高达4,096个三角面片，首次证明神经网络可独立完成包含全局光照的复杂3D场景渲染。
RenderFormer采用创新的三角Token表示法，将空间位置、法线向量及材质属性编码为统一表征，通过双分支Transformer架构分别处理视角无关特征（如漫反射）与视角相关特征（如镜面反射）。测试数据显示，模型能准确模拟阴影、间接光照等复杂光学现象，并支持连续视频帧生成。
💡 核心要点
- 首创全神经网络渲染管线，完全规避传统图形计算（光线追踪/光栅化）
- 支持任意3D场景输入，模型参数量达2.05亿，最高处理4,096三角面片
- 基于80万+Objaverse数据集训练，采用双阶段优化（256×256→512×512分辨率）
- 双分支Transformer设计：视角无关分支处理阴影/漫反射，视角相关分支处理镜面反射
- 开源模型已登陆GitHub，获SIGGRAPH 2025收录
📌 情报分析
技术价值：极高 – 首次实现端到端神经网络渲染，突破传统图形学方法依赖物理建模的限制，支持全局光照等高级效果（实验数据验证阴影/反射精度）
商业价值：高 – 可显著降低影视/游戏行业渲染成本（无需专用GPU硬件加速），但当前4,096面片上限限制工业级应用
趋势预测：高 – Transformer架构易于扩展，未来3-5年可能实现与传统渲染管线性能持平；与AIGC结合将催生实时动态场景生成新范式（已展示视频连续帧生成能力）