一、阿賢要的是什麼
需求摘要
輸入：拍攝現場的幾張照片（例如一間房子的內部）
處理：自動轉成可走動的 3D 空間
操作：在 3D 空間內自由移動到任何位置和高度
設定：選擇攝影機機身 + 鏡頭焦距
輸出：那台攝影機在那個位置看到的精確畫面
本質上這是一個虛擬勘景 + 虛擬攝影機系統。讓攝影指導不用到現場，就能在虛擬空間裡「架機器、選鏡頭、看畫面」。
二、技術可行性 — 逐層拆解
Step 1：照片 → 3D 空間重建
可行 — 成熟技術
3D Gaussian Splatting（3DGS）和 NeRF 都能從多角度照片重建 3D 場景。開源工具成熟：Nerfstudio、gsplat、COLMAP。
| 條件 | 要求 | 現實 |
|---|
| 照片數量 | 30-100 張，覆蓋所有角度 | 不是「幾張」就夠，需要系統性拍攝 |
| 或用影片 | 繞場一圈的手機影片（2-3 分鐘） | 更簡單，iPhone 即可 |
| 訓練時間 | NVIDIA GPU 約 15-30 分鐘 | M1 MacBook Air 跑不動訓練 |
| 訓練硬體 | NVIDIA GPU（RTX 3060 以上） | 需租雲端 GPU 或買外接顯卡 |
| 重建品質 | 室內場景效果好，反光/透明物體較差 | 一般場景沒問題 |
Step 2：3D 空間內自由移動
可行 — 已驗證
3DGS 場景可以在瀏覽器或本機應用中即時渲染，支援自由視角移動。今天我們用 World Labs 做的就是這件事，只是 M1 GPU 吃力。換有獨顯的電腦就流暢。
Step 3：輸入攝影機 + 鏡頭，輸出精確畫面
可行但需開發 — 核心差異化
這是標準的電腦圖學計算，不是 AI 問題。
| 參數 | 技術實現 | 難度 |
|---|
| 視角 (FOV) | 焦距 + 感光元件尺寸 → 精確 FOV 計算 | 簡單，公式直算 |
| 景深 (DOF) | 光圈 + 對焦距離 → 模糊計算 | 中等，需後處理 |
| 透視壓縮 | 焦距決定，3D 渲染引擎原生支援 | 簡單 |
| 鏡頭畸變 | 需建立各鏡頭的畸變模型 | 進階，非必要 |
| 裁切係數 | 全幅 vs APS-C vs S16mm | 簡單，乘數換算 |
白話說：你選「ARRI Alexa Mini + Cooke S4 35mm T2」，系統知道感光元件大小（Super 35mm）和焦距（35mm），就能算出精確的視角和景深，渲染出那台機器看到的畫面。
Step 4：使用者介面
需開發 — 但範圍可控
Web 介面：WASD 移動 → 到定位後選攝影機/鏡頭 → 按快門截圖。類似遊戲引擎的 Photo Mode。
三、做不到的（誠實說）
硬限制 — 不要期待
❌ 幾張照片就夠 — 不夠。需要 30-100 張或完整繞場影片，否則有死角和空洞
❌ M1 MacBook Air 流暢運行 — 3D 渲染需要獨立顯卡，M1 只能看低解析度
❌ 100% 真實感 — 3DGS 重建有瑕疵（反光面、細小物體、動態物體）
❌ 即時光線模擬 — 無法模擬「如果我在這裡打一盞燈」的效果
❌ 鏡頭光學特性完全模擬 — 散景形狀、色差、眩光等光學特性極難複製
❌ 取代實地勘景 — 這是輔助工具，不是替代品。真正的勘景還是要去現場
四、開發時程
1
場景重建管線 — 4 週
iPhone 影片 → COLMAP 結構光 → 3D Gaussian Splatting 訓練 → 可瀏覽的 3D 場景
使用雲端 GPU（RunPod/Vast.ai）訓練，本機預覽
交付物：上傳影片 → 自動產出可走動的 3D 場景
2
攝影機模擬引擎 — 4 週
建立攝影機/鏡頭資料庫（ARRI、RED、Sony、Canon 主流機身 + 常用鏡頭）
FOV 精確計算、景深預覽、裁切係數
在 3D 場景中選位置 → 選機身 + 鏡頭 → 即時預覽畫面
交付物：虛擬攝影機可在場景中架設並輸出畫面
3
使用者介面 + 輸出 — 3 週
直覺操作介面（類遊戲 WASD + 滑鼠）
匯出分鏡圖（含攝影機資訊標註）
儲存/載入攝影機位置（Shot List 管理）
交付物：完整可用的 Web 應用
4
測試 + 優化 — 2 週
用阿賢的真實案例測試（實拍場景 vs 虛擬場景比對）
效能優化、bug 修復
交付物：可交付給攝影指導使用的穩定版本
總時程：約 13 週（3 個月），從開工到可用。
五、經費估算
開發階段
雲端 GPU 租用（訓練 3DGS 場景）~$200/月 × 3 月 = $600
World Labs API（場景測試）~$50/月 × 3 月 = $150
COLMAP + 3DGS 開源工具$0（開源免費）
Three.js / Web 前端$0（開源免費）
攝影機/鏡頭規格資料庫$0（公開規格）
開發總計~$750（約 NT$24,000）
營運階段（每月）
雲端 GPU（按場景計費，每場景約 $1-3）~$50-100/月
Cloudflare 託管$0（免費方案）
月營運成本~$50-100（約 NT$1,600-3,200）
硬體（可選但建議）
Mac Studio M2 Ultra（本機訓練 + 流暢瀏覽）~NT$130,000
或 eGPU + RTX 4070（外接顯卡方案）~NT$25,000
或 純用雲端 GPU（不買硬體）$0（用雲端）
六、如果阿賢是第一個客戶
| 項目 | 內容 |
|---|
| 定位 | V5AI 的第三個服務產品（導覽官網、分鏡提案之後） |
| 目標客戶 | 攝影指導、導演、製片 — 前期勘景階段 |
| 定價方向 | 每場景 NT$3,000-8,000（含 3D 重建 + 虛擬攝影機） |
| 競爭者 | FrameForge（美國，$349 買斷）、Cine Tracer（$25 on Steam） |
| 我們的差異 | 用真實場景照片重建，不是搭虛擬場景。攝影指導拍幾十張照片就能得到虛擬勘景環境 |
Dr.Strange 的結論
做得到。核心技術全部成熟（3DGS + WebGL + 光學計算），不需要突破任何技術瓶頸。
做不到的部分是「幾張照片就建出完美 3D」和「M1 MacBook Air 上流暢跑」 — 前者需要系統性拍攝，後者需要更好的硬體或雲端。
建議：用阿賢的一個真實案例做 PoC（概念驗證）。他提供一個場景的完整照片/影片，我們建出 3D + 虛擬攝影機，驗證是否符合攝影指導的實際需求。
PoC 時間：2 週，成本：~$50（雲端 GPU）。
如果 PoC 通過，再投入 3 個月做完整系統。
如果 PoC 就發現品質不夠，省下後面的時間和錢。
先用 $50 驗證，不要先花 $750。
