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123看房ai版亮点

1、提供用户决策效率：720°全景还原房屋细节，3D模型还原房屋结构，可进行沉浸式漫游，加速客户决策流程；

2、优化看房体验：AI讲房和VR带看模拟实地看房过程，更完整地还原看房体验，提升房企的品牌形象；

3、多渠道展示：支持在安居客、房天下、幸福里等房产平台展示，最大程度地助力获客；

4、营销多样化：可嵌入视频广告，商品链接等营销内容，助力看房流量进行二次转化；

5、可海量应用：仅需使用全景相机和支架，低成本，高效率，易操作，适合房企大规模推广。

vr看房的流程

前言

说起这几年互联网房产平台在用户体验方面的进步，大家印象最深的莫过于现在贝壳、链家，安居客上已经普及的VR看房，可以让用户身临其境得看到房间的景象和房屋的模型，这是图形学在前端的一个绝佳的应用场景。

幸福里前端团队大概是2019年10月份开始调研VR看房，12月末就使用第三方提供的数据完成了VR看房前端展现工作，并上线到APP中，到3月末，和Ai的算法工程师同学合作，已经打通了房屋拍摄-模型构建-前端展示的整体流程，目前正在不断地迭代优化中。

这里分享一下我们在完成整个VR看房项目的经验。

整体流程

首先简单介绍一下VR看房从拍摄到展现的整体流程，忽略所有细节，vr拍摄的流程可以简单得概括为：拍摄、建模、展现三个部分

房屋拍摄

功能集成在我们给房产中介使用的B端【VR大师】功能中，这部分工作主要由客户端的同学完成，前端同学参与了拍摄结果预览的开发

客户端支持两种拍摄手段：

连接全景相机拍摄，简单易行，需要购买全景相机

直接使用手机相机拍摄，无需任何外设，fov受相机支持的限制

手机相机拍摄VR是幸福里首次在房产行业应用，由于大部分手机的fov比较小，手机相机拍摄的全景图展示限制了宽高比

模型构建

建模是一个离线的服务，B端拍摄完成后，图片上传到后台，建模服务使用机器学习算法识别门框和墙角的特征点，在通过图形变换计算生成3d模型。当然对于3d模型质量的审核，我们也需要模型的质检平台。

最后一步需要将每个房间的模型拼接为一套房的模型，目前虽然有自动拼接算法的支持，为达到一定质量。还是需要很多人工的介入，以后是优化的重点，拼接完成后提交，在我们App中就能在VR中观看体验3D模型。

前端展现

这里我们主要讲在VR看房在前端展示方面碰到的挑战，一方面我们要追求更好的交互和显示的效果，一方面web环境的限制会造成很多问题。对此，我们恶补学习了计算机图形学的原理，深度优化了我们整个VR看房的架构和代码，最终在交互效果和性能上都达到了一定水平，有了追赶竞品的技术基础

下面是我们的架构图，包含非常多的模块，工作量其实超出我们最初的预想。

效果展示和介绍

下面是我们的前端完成的效果图，在一个千元安卓机上帧率一直保持在58-60，动画流畅度也不错

VR看房视频

大隐摸鱼的视频

·195播放

首先整个场景的有7个元素：

全景天空盒

房屋3d模型

房屋2d户型图

标尺

地面logo

指南针

6个动画：

vr-vr

vr-3d

3d-vr

3d-2d

2d-3d

vr-2d

2d-vr

问题和解决办法

加载速度的优化

app内在房源详情页预加载全景图

图片经过图片服务压缩，减少请求资源大小

页面loading时按需加载首幅全景图展示所需的资源，之后按顺序非阻塞加载渲染户型图、3d纹理、其他可见全景图、logo图

2.动画的优化

动画按特征归类、按状态分步骤实现

相机动画的球面坐标系轨迹计算算法，解决了相机动画的抖动问题

标尺、3d指示牌动画使用tween.js库快速实现

3.帧率的优化

所有图片和纹理按优先级按序加载（非关键路径空闲加载）保证帧率和响应性

耗费计算资源的动画主动降低计算帧保证帧率和响应性

透视相机近平面实现UI户型图，提高性能并解决了部分手机闪屏问题

4.其他的优化

统一看房侧展示数据格式

高alphaTest阀值解决模型闪面

通过相机与指示牌距离的比例计算解决了房屋指示牌的大小不一的问题

2d户型图及3d模型数据修正，保证2d户型图与3d模型完美匹配

实现事件模块，扩展Object原型方法解决射线拾取

未来要做的事情

VR看房发展了7-8年的时间，幸福里VR看房只进行半年多的时间，取得了一定的成果，还在追赶的路上，好在3D技术的发展远没有前端框架那么快，我们还是有信心能赶上竞品

123看房ai版功能详解

1、支持在安居客、房天下、幸福里等房产平台展示，最大程度地助力获客；

2、可嵌入视频广告，商品链接等营销内容，助力看房流量进行二次转化；

3、仅需使用全景相机和支架，低成本，高效率，易操作，适合房企大规模推广。

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123看房ai版介绍

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