3D-grafikkens verden har været vidne til en bemærkelsesværdig udvikling, især inden for de teknikker, der anvendes til at gengive komplekse scener. Denne artikel dykker ned i detaljerne i tre centrale teknologier, der har formet landskabet: NeRF (Neural Radiance Fields), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering), Gaussian Splatting og TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering). Hver af disse repræsenterer et spring fremad i vores stræben efter at skabe stadig mere realistiske virtuelle verdener.
Neural Radiance Fields (NeRF)
NeRF opstod som en banebrydende tilgang, der transformerer en samling af 2D-billeder til en navigérbar 3D-scene. Det anvender et neuralt netværk til at lære en scenes højopløselige 3D-repræsentation, hvilket muliggør gengivelse af billeder fra forskellige synsvinkler med forbløffende detaljer og fotorealisme. Teknologien har fundet anvendelse inden for forskellige områder, fra virtuel virkelighed til autonom navigation.
Instant NeRF: Det næste skridt
En bemærkelsesværdig videreudvikling af NeRF-teknologien er Instant NeRF. Udviklet af NVIDIA, fremskynder det processen markant, træner på et par dusin fotos på få sekunder og gengiver 3D-scenen på millisekunder. Denne hurtige gengivelseskapacitet åbner op for nye muligheder for realtidsapplikationer og kan revolutionere 3D-indholdsskabelse.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering
ADOP, som står for Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering, er en punktbaseret, differentierbar neural gengivelsespipeline introduceret af Darius Rückert, Linus Franke og Marc Stamminger. Dette system er designet til at tage kalibrerede kamerabilleder og en proxy-geometri af scenen, typisk en punktsky, som input. Punktskyen rasteriseres derefter med indlærte feature-vektorer som farver, og et dybt neuralt netværk anvendes til at udfylde hullerne og skyggelægge hver outputpixel.
Rasterizeren i ADOP gengiver punkter som one-pixel splats, hvilket ikke kun er meget hurtigt, men også muliggør effektiv beregning af gradienter med hensyn til alle relevante inputparametre. Dette gør det særligt velegnet til applikationer, der kræver gengivelseshastigheder i realtid, selv for modeller med langt over 100 millioner punkter.
Desuden inkluderer ADOP en fuldt differentierbar fysisk baseret fotometrisk kameramodel, som omfatter eksponering, hvidbalance og en kameraresponsfunktion. Ved at følge principperne for invers gengivelse forfiner ADOP sit input for at minimere inkonsistenser og optimere kvaliteten af sit output. Dette inkluderer optimering af strukturelle parametre som kamera-pose, linseforvrængninger, punktpositioner og features, samt fotometriske parametre såsom kameraresponsfunktion, vignettering og eksponering og hvidbalance pr. billede.
På grund af sin evne til at håndtere inputbilleder med varierende eksponering og hvidbalance problemfrit, og sin kapacitet til at generere output med højt dynamisk område, repræsenterer ADOP et betydeligt fremskridt inden for neural gengivelse. Hvis du er interesseret i computergrafik, især alternativer til Gaussian splatting, kan ADOP’s tilgang til punktrasterisering og sceneforfinelse være meget relevant for dit arbejde eller din forskning.
Gaussian Splatting
Hvis vi bevæger os over til traditionelle metoder, står Gaussian Splatting som en gennemprøvet teknik til volumengengivelse og punktbaseret grafik. Det projicerer 3D-data på et 2D-plan ved hjælp af Gaussiske fordelinger, hvilket skaber glatte overgange og gengiver volumetriske data som medicinske scanninger med imponerende klarhed.
Seneste udviklinger
De seneste fremskridt har introduceret 3D Gaussian Splatting (3DGS), som accelererer gengivelseshastigheder og giver en eksplicit repræsentation af scener. Dette letter dynamisk rekonstruktion og redigeringsopgaver, hvilket flytter grænserne for, hvad der kan opnås med traditionelle splatting-metoder.
TRIPS: Frontlinjen inden for realtidsgengivelse
TRIPS repræsenterer den nyeste teknologi, der kombinerer styrkerne fra Gaussian Splatting og ADOP (Adaptive Density Point Clouds). Det rasteriserer punkter i en billedpyramide i skærmrummet, hvilket muliggør gengivelse af store punkter med en enkelt trilineær skrivning. Et letvægts neuralt netværk rekonstruerer derefter et detaljeret, hulfrit billede.
Hvorfor TRIPS skiller sig ud
- Realtidsydelse: TRIPS opretholder en hastighed på 60 fps på standard hardware, hvilket gør det velegnet til realtidsapplikationer.
- Differentierbar gengivelsespipeline: Pipelinens differentierbarhed betyder, at punktstørrelser og -positioner kan optimeres automatisk, hvilket forbedrer kvaliteten af den gengivne scene.
- Kvalitet i udfordrende scenarier: TRIPS udmærker sig ved gengivelse af komplekse geometrier og omfattende landskaber og giver bedre temporal stabilitet og detaljer end tidligere metoder.
TRIPS Pipeline
TRIPS Ressourcer
Afrunding
Rejsen fra NeRF til TRIPS indkapsler den hurtige udvikling inden for 3D-scenegengivelse. Efterhånden som vi bevæger os mod mere effektive metoder med højere kvalitet, bliver potentialet for at skabe immersive virtuelle oplevelser stadig mere håndgribeligt. Disse teknologier flytter ikke kun grænserne inden for grafik, men baner også vejen for innovationer i forskellige brancher, fra underholdning til byplanlægning.
For dem, der ønsker at dykke dybere ned i disse teknologier, er der et væld af ressourcer tilgængelige, herunder omfattende anmeldelser og open-source platforme, der letter udviklingen af NeRF-projekter. Fremtiden for 3D-gengivelse er lys, og det er teknologier som NeRF, Gaussian Splatting og TRIPS, der vil belyse vejen fremad.