一种基于神经辐射场的可解释可控三维重建方法和系统

本发明涉及一种基于神经辐射场的可解释可控三维重建方法，通过整合解耦表征学习(DRL)和多模态大语言模型(MLLMs)，有效发掘和识别潜在的三维语义。同时，利用专门设计的神经辐射场(NeRF)模型，保持高质量和视角一致的三维重建。通过这种方法，本发明不仅确保了重建的准确性，还赋予模型类似人脑的语义感知和理解能力。通过这种方法，本发明在确保重建准确性的同时，赋能模型类人脑的语义感知和理解能力，进一步构建从数据、信息到语义、知识及规则的多尺度、多层次、可解释的模型自主决策机制，从而在语义层面实现“先理解，再解耦，后控制”，最终形成可解释可控的新一代三维重建框架。