戴上XR眼镜,眼前的普通视频突然有了纵深层次,画面中的物体仿佛要跃出屏幕——这不是未来科技,而是当下通过AI实时2D转3D技术就能获得的体验。
近期,领先的AR眼镜品牌INAIR推出了全应用实时2D转3D技术,通过配套设备可将抖音、爱奇艺、B站等应用的2D内容几乎零时延地转换为3D效果-4。

用户无需依赖特定的原生3D视频,就能将任何2D内容瞬间转化为立体视觉体验-9。

2D转3D技术并非全新概念。早在十几年前,一些3D电视机就配备了2D转3D功能-1。当时的技术水平有限,转换效果往往只能让字幕产生立体感,画面主体变化不明显-5。
早期投影机的2D转3D功能常常被吐槽效果平平,仅能提供基本的立体字幕,而影片本身的3D效果并不理想-5。
深度学习技术的突破彻底改变了这一领域。通过训练大量2D与3D对应的数据集,神经网络学会了从2D图像中提取深度信息和形状信息-2。
当前的2D转3D技术主要分为两类:基于深度图的转换和基于图像特征的转换。前者将2D图像的每个像素映射到3D空间;后者则提取图像中的特征点、边缘和轮廓信息来推断3D形状-2。
在讨论2D转3D效果怎么样时,实际用户的体验反馈极具参考价值。一位科技爱好者在论坛分享了他的测试结果:使用AI实时2D转3D技术配合VR头显,可以将桌面显示的任何内容转换成左右3D格式-1。
不同类型的内容转换效果差异显著。动画片的转换效果通常优于真人影视,如《天空之城》这样的经典动画转换后效果被形容为“炸裂”-1。
游戏方面,一些2D游戏如《怒铁4》经过转换后效果惊艳。老游戏通过模拟器运行后再进行2D转3D处理,也能获得全新的视觉体验-1。
想要获得良好的2D转3D体验,硬件配置是关键因素。高分辨率屏幕会给AI计算带来更大压力,可能需要降低桌面分辨率以确保流畅运行-1。
一位测试者使用RTX 4070 Ti S显卡,在1080P分辨率下观看视频和玩一些老游戏时能够保持流畅-1。但对于《黑神话》这类对性能要求较高的游戏,则需要锁帧以保证画面不卡顿-1。
入门级显卡如GTX 1050可能难以支持实时2D转3D处理-1。对于4K分辨率的内容,即使中高端显卡也可能面临性能压力-1。
2025年,INAIR发布了全球首个全应用实时2D转3D引擎,标志着这一技术的重要突破-4。该技术通过端侧AI引擎,可将所有应用的2D内容几乎零时延地转换为3D效果-4。
这一突破的关键在于,它不再依赖特定的原生3D内容,而是将3D转换变为系统级能力。用户只需点击应用窗口的3D图标,就能将普通内容转换为立体体验-4。
多屏未来联合创始人兼CEO黄海指出:“对用户来说,3D从今天起不再稀缺——任何内容、任何场景、立刻立体。这就是3D随身巨幕时代的开端。”-4
在专业创作领域,2D转3D技术也显示出巨大潜力。朱俊彦团队开发的AI模型能够将简单的2D草图一键转换为可实时编辑的3D模型-7。
这项技术极大地降低了3D内容创作的门槛。设计师可以快速将概念草图转化为三维模型,大大缩短了开发周期-2。
Adobe的一项研究展示了如何将单张静态照片转换为具有动态立体效果的内容。这种技术原本需要专业设计师花费数小时才能完成,现在通过AI算法只需2-3秒即可实现-8。
尽管2D转3D技术取得了显著进步,但仍存在一些局限性。对于复杂形态的物体,如动物类图像,AI处理效果可能不理想,有时甚至会出现身体部位位置错误的情况-3。
实时2D转3D对计算资源要求较高,特别是在处理高动态游戏画面时,可能会出现性能问题-1。俯视角度的内容转换效果可能不如其他视角,有时会产生不自然的“浮空感”-1。
目前的2D转3D效果虽然令人印象深刻,但与原生3D内容相比仍有差距。一位用户直言:“效果肯定不如原生VR或者3D VISION支持的SBS 3D。”-1
随着深度学习技术的不断进步,2D转3D技术将朝着更高质量、更广泛应用的方向发展-2。算法优化和训练数据集的扩大将进一步提升转换的准确性和真实感-2。
2D转3D技术将拓展到更多领域。除了娱乐内容,未来可能应用于医疗影像处理,帮助医生更准确地诊断疾病;在工业设计领域,可将2D设计图快速转换为3D模型-2。
黄海对全民立体视觉时代的到来充满信心:“未来将持续深化技术创新,联合更多设备厂商与内容方拓展立体视觉的应用场景。”-9
随着设备轻量化和技术普及,2D转3D体验将变得更加便捷,不再需要笨重的头显设备,普通XR眼镜就能提供高质量的立体视觉体验-1。
随着技术进步,2D转3D的体验正在不断改善。一位用户尝试将手机相册里的普通照片转换为3D形式后感叹,平面影像中的人物与风景仿佛突破维度限制,呈现出栩栩如生的空间纵深感-9。
这个变化已经悄然发生。在北京的一场影像展上,观众通过“空间魔盒”体验平面影像向3D效果的实时转化,那些静态画面正获得新的生命维度-9。