如果说NeRF训练和新视角渲染解决了“如何让文物在数字空间中被看见”的问题，那么将重建成果转化为可持续使用的三维资产，则是文物数字化进一步走向实际应用的重要环节。围绕这一目标，山东大学“智绘文脉”社会实践队继续完善文物三维重建技术链路，将神经辐射场中的密度与颜色信息转换为可用于网页展示、数字档案和虚拟展厅的三维模型。
NeRF本质上是一种隐式空间表达，其成果主要保存在神经网络参数中，并不像传统三维建模软件一样天然拥有由顶点和三角面组成的网格。为了让重建成果能够进入更多数字平台，团队在项目中加入三维网格提取模块，对神经网络中的空间密度进行规则采样，再利用Marching Cubes方法从密度场中提取物体表面。
真实影像训练得到的神经场中可能存在少量漂浮密度和噪声结构。针对这一问题，程序在网格提取前对密度网格进行轻量滤波，并通过自动阈值确定有效表面；生成网格后，再按照连通区域面积筛除较小的漂浮组件，从而减少与主体文物无关的杂散结构。
在模型表面处理方面，项目采用能够较好保持整体尺度的Taubin平滑方法，对局部锯齿和噪声进行适度调整，避免过度平滑造成器物轮廓明显变形。与此同时，程序还会重新查询NeRF网络，为三维模型顶点赋予颜色，使输出结果不仅包含基本几何结构，也能够保留一定的文物外观信息。
最终，项目支持将模型导出为GLB、PLY和OBJ等常见三维格式。其中，GLB格式能够较方便地接入网页三维查看器和数字展厅，PLY可用于点云与三维数据研究，OBJ则具有较为广泛的软件兼容性。由此，团队逐步形成了“多视角影像采集—COLMAP位姿恢复—NeRF训练—新视角渲染—网格提取—三维资产输出”的完整技术流程。
这一过程也意味着，前期在浙江、四川、山东等地博物馆开展的一次次实地拍摄，有机会通过数字技术获得新的延续。从镜头中的二维照片，到计算机中的神经辐射场，再到能够被旋转、观察和交互的三维模型，实体文物与数字空间之间正在建立更加完整的联系。
下一阶段，“智绘文脉”实践队将继续围绕不同材质文物开展模型质量优化，尤其针对琉璃、陶瓷、青铜器等不同表面特性研究更加合适的采集与重建策略，并推动三维数字资产与团队线上展示平台相结合。团队希望通过技术实践，让前期社会调研形成的不只是照片和文字记录，更能够沉淀为可保存、可展示、可交互的数字文化资源，以青年所学为文化遗产数字化保护与传播提供新的实践探索。
