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3DXR线上展厅实时云渲染平台搭建方案

作者:小编 点击: 发布时间:2025-02-17 18:11

  在数字化浪潮下,传统3D展厅面临高成本、维护难、兼容性差等问题。实时云渲染技术革新展览展示行业,通过云端渲染和超低延迟视频流推送,用户可使用XR设备沉浸式体验云展厅。结合VR/AR/AI技术,提供智能导览、展品推荐等功能,分析观众行为数据优化展览内容。该方案支持多平台访问,已在杭州亚运会等大型活动应用,极大降低参会门槛,提升传播和营销效果。平行云的实时云渲染技术支持低成本搭建在线展览平台,助力实现一机逛遍博物馆的美好愿景。

  在数字化浪潮下,传统3D展厅程序本地安装部署存在成本高、更新维护困难、跨平台兼容性差等问题。实时云渲染技术的发展为展览展示行业带来变革:3D/XR展示程序在云端进行渲染计算,将超低时延的交互视频流推送到客户端,使用者可以使用任何XR交互设备进行操作观看,沉浸式体验云展厅,实现一机在手、逛遍博物馆的愿望。

  结合虚拟现实(VR)、增强Kaiyun开云现实(AR)技术,为观众提供更沉浸式的观展体验;利用人工智能(AI)技术实现智能导览、展品推荐等功能,通过平台数据分析观众行为数据,了解观众兴趣点与需求,为展览策划与内容优化提供依据,不断提升平台服务质量。

  AI大模型的加成,也使得云展览云展示的新兴交互体验,应用到各类重大活动中,如杭州亚运会、淘宝天猫双十一活动、进博会云展厅等各类大型活动,极大的降低参会者门槛,将线下参展与线上观展有机结合,传播范围和营销质量成指数级增长。平行云实时云渲染技术凭借多项优势,为在线展览展示云平台的低成本搭建提供了有力支持。

  1. 核心技术: 采用Paraverse平行云LarkXR实时云渲染技术,将3D展厅的渲染任务迁移到云端。

  3. 客户端支持: 支持浏览器、移动设备(iOS/Android)、桌面应用等多平台访问。

  分布式渲染: 利用Paraverse的分布式渲染技术,将复杂场景分配到多个GPU节点并行渲染,提升性能。

  WebRTC协议: 采用WebRTC实现低延迟的视频流传输,确保用户交互的实时性。

  视频编码: 使用H.265编码压缩视频流,在保证画质的同时降低带宽占用。

  CDN加速: 结合CDN(内容分发网络)优化视频流传输,提升全球用户的访问体验。

  轻量级客户端: 提供轻量级客户端(如PWA应用),支持离线缓存和快速启动。

  实时交互: 用户的输入(如鼠标、键盘、触控)通过WebRTC实时传输到云端,云端更新渲染结果并返回。

  数据存储: 使用云存储服务(如AWS S3、阿里云OSS)存储3D模型、贴图等资源,支持按需加载。

  需求分析与规划:明确展览展示的主题、内容、功能需求,规划展厅布局、展品展示方式、交互功能等,确定所需的3D模型、多媒体素材资源。

  3D内容制作:使用3ds Max、Maya等建模软件创建3D展厅场景与展品模型,利用Unreal Engine或Unity引擎进行场景搭建、材质烘焙、光影设置与交互功能开发,完成3D展厅内容制作。

  平台搭建与集成:接入平行云实时云渲染服务,根据平行云提供的API和SDK,将制作好的3D展厅内容集成到云平台。进行必要的配置与优化,确保3D内容在云端流畅运行、交互功能正常。

3DXR线上展厅实时云渲染平台搭建方案(图1)

3DXR线上展厅实时云渲染平台搭建方案(图2)

  2. 填写应用信息,编辑高级设置,选定功能组件,保存同步。根据应用大小估算同步时间,1G的应用同步时间大概在10~30s左右。

3DXR线上展厅实时云渲染平台搭建方案(图3)

  2. 生成访问链接,嵌入官网/业务系统/在线展示平台,加入企业品牌logo

3DXR线上展厅实时云渲染平台搭建方案(图4)

3DXR线上展厅实时云渲染平台搭建方案(图5)

  4. 测试与优化:对搭建好的在线展览展示云平台进行全面测试,包括功能测试、性能测试、兼容性测试等。根据测试结果优化平台,调整渲染参数、优化网络传输设置,确保平台稳定、高效运行。

  5.上线与运营:完成测试优化后,将平台上线发布,通过多种渠道宣传推广。在运营过程中,实时监控平台运行状态,根据观众反馈持续优化平台内容与功能。

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  DeepSeek自发布以来,凭借卓越的技术性能和开源策略迅速吸引了全球关注。DeepSeek-R1作为系列中的佼佼者,在多个基准测试中超越现有顶尖模型,展现了强大的推理能力。然而,由于其爆火及受到黑客攻击,官网使用受限,影响用户体验。为解决这一问题,阿里云提供了多种解决方案。

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  DeepSeek R1 + LobeChat + Ollama:快速本地部署模型,创建个性化 AI 助手

  要在本地部署DeepSeek模型,需准备Linux(推荐Ubuntu 20.04+)或兼容的Windows/macOS环境,配备NVIDIA GPU(建议RTX 3060+)。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖,并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后,编写推理脚本进行测试,可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。

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  DeepSeek在2025年春节期间突然爆火出圈。在目前DeepSeek的网站中,极不稳定,总是服务器繁忙,这时候本地部署就可以有效规避问题。本文以最浅显易懂的方式带读者一起完成DeepSeek-r1大模型的本地部署。

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  微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2025 年 1 月产品动态

  从大规模恶意攻击 DeepSeek 事件看 AI 创新隐忧:安全可观测体系建设刻不容缓

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