3D运动放大技术已经走出了实验室，在各种真实场景中展示了它的强大能力。无论是多摄像头设置还是单摄像头环境，无论是固定相机还是手持拍摄，这项技术都能有效运作，为我们揭示肉眼不可见的微小运动。 在多摄像头环境中，研究者使用了HumanNerf数据集进行测试。这个数据集包含六个同步拍摄的摄像机，捕捉了站在中央的人物。即使人物看起来相对静止，身体仍有微小的自然摆动。3D运动放大技术成功地将这些细微动作放大，并能从多个视角观察放大后的动作，这是传统2D方法无法实现的。 更令人印象深刻的是，这项技术在单摄像头环境中也表现出色。研究者设计了一个两阶段捕捉流程：先用移动相机拍摄静态场景以训练基础神经辐射场，再用单视角相机拍摄动态场景以微调点嵌入函数。这种方法特别适合那些需要识别静态结构中不良运动的应用场景，如土木结构监测。 与传统2D方法不同，3D运动放大技术可以处理手持相机拍摄的视频，不需要三脚架固定。这是因为它能准确估计每一帧的相机姿态，从而将相机运动与场景运动分离。这一特性大大拓展了技术的应用范围，使其在各种实际情境中更加实用。 在实际应用中，该技术已经展示了一系列令人兴奋的案例。例如，研究者成功地放大了一名做手倒立的体操运动员维持平衡时手臂的微小调整动作；放大了一个人单腿站立时身体为保持平衡而做的细微运动；甚至放大了人体呼吸时胸腔的轻微起伏。这些例子展示了技术在人体运动分析、健康监测等领域的潜力。 在物理对象的运动分析方面，研究者还展示了如何根据频率选择性地放大运动。他们同时分析了两个不同频率振动的音叉（一个振动频率为64Hz，另一个为128Hz），并能分别放大它们的振动，清晰地显示出不同的振动模式。这种能力对于结构健康监测、机械故障诊断和物理现象研究具有重要意义。 尽管3D运动放大技术表现出色，它仍面临一些限制。实际环境中的数据可能因失焦和相机抖动而模糊，影响神经辐射场的质量。技术的性能也高度依赖于相机姿态估计的准确性，不准确的姿态估计会加剧相机运动和场景运动之间的歧义，阻碍细微场景运动的放大或导致错误的运动放大。 为获得最佳效果，实际数据应在能够获取准确相机参数的条件下捕获，要么依靠可靠的基于RGB的结构运动算法（这要求场景中有丰富的纹理表面），要么使用支持捕获期间6自由度跟踪的相机。
