Ο τομέας των τρισδιάστατων γραφικών έχει γνωρίσει μια αξιοσημείωτη εξέλιξη, ιδιαίτερα στις τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την απόδοση σύνθετων σκηνών. Αυτό το άρθρο εμβαθύνει στις λεπτομέρειες τριών κομβικών τεχνολογιών που έχουν διαμορφώσει το τοπίο: NeRF (Neural Radiance Fields – Νευρωνικά Πεδία Ακτινοβολίας), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Προσεγγιστική Διαφορίσιμη Απόδοση Σημείων Ενός Πίξελ), Gaussian Splatting και TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering – Τριγραμμική Απόδοση Σημείων για Απόδοση Πεδίων Ακτινοβολίας σε Πραγματικό Χρόνο). Κάθε μία αντιπροσωπεύει ένα άλμα προς τα εμπρός στην προσπάθειά μας να δημιουργήσουμε ακόμη πιο ρεαλιστικούς εικονικούς κόσμους.
Νευρωνικά Πεδία Ακτινοβολίας (NeRF)
Το NeRF ανέδειξε μια πρωτοποριακή προσέγγιση, μετατρέποντας μια συλλογή δισδιάστατων εικόνων σε μια πλοηγήσιμη τρισδιάστατη σκηνή. Χρησιμοποιεί ένα νευρωνικό δίκτυο για να μάθει μια τρισδιάστατη αναπαράσταση υψηλής ανάλυσης μιας σκηνής, επιτρέποντας την απόδοση εικόνων από διαφορετικές οπτικές γωνίες με εκπληκτική λεπτομέρεια και φωτορεαλισμό. Η τεχνολογία έχει βρει εφαρμογές σε διάφορους τομείς, από την εικονική πραγματικότητα έως την αυτόνομη πλοήγηση.
Instant NeRF: Το Επόμενο Βήμα
Μια αξιοσημείωτη πρόοδος στην τεχνολογία NeRF είναι το Instant NeRF. Αναπτύχθηκε από την NVIDIA, επιταχύνει σημαντικά τη διαδικασία, εκπαιδεύεται σε λίγες δεκάδες φωτογραφίες σε δευτερόλεπτα και αποδίδει την τρισδιάστατη σκηνή σε χιλιοστά του δευτερολέπτου. Αυτή η ταχεία δυνατότητα απόδοσης ανοίγει νέες δυνατότητες για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο και θα μπορούσε να φέρει επανάσταση στη δημιουργία τρισδιάστατου περιεχομένου.
ADOP: Προσεγγιστική Διαφορίσιμη Απόδοση Σημείων Ενός Πίξελ
Το ADOP, που σημαίνει Προσεγγιστική Διαφορίσιμη Απόδοση Σημείων Ενός Πίξελ, είναι μια διαφορίσιμη νευρωνική αγωγός απόδοσης βασισμένη σε σημεία, που εισήχθη από τους Darius Rückert, Linus Franke και Marc Stamminger. Αυτό το σύστημα έχει σχεδιαστεί για να λαμβάνει ως είσοδο βαθμονομημένες εικόνες κάμερας και μια προσέγγιση γεωμετρίας της σκηνής, συνήθως ένα νέφος σημείων. Στη συνέχεια, το νέφος σημείων ραστεροποιείται με εκμαθημένα διανύσματα χαρακτηριστικών ως χρώματα και χρησιμοποιείται ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο για να γεμίσει τα κενά και να σκιάσει κάθε pixel εξόδου.
Ο ραστεροποιητής στο ADOP αποδίδει τα σημεία ως “κηλίδες” ενός pixel, κάτι που δεν είναι μόνο πολύ γρήγορο αλλά επιτρέπει επίσης την αποτελεσματική υπολογισμό των κλίσεων σε σχέση με όλες τις σχετικές παραμέτρους εισόδου. Αυτό το καθιστά ιδιαίτερα κατάλληλο για εφαρμογές που απαιτούν ρυθμούς απόδοσης σε πραγματικό χρόνο, ακόμη και για μοντέλα με πάνω από 100 εκατομμύρια σημεία.
Επιπλέον, το ADOP περιλαμβάνει ένα πλήρως διαφορίσιμο φυσικό-βασισμένο φωτομετρικό μοντέλο κάμερας, το οποίο περιλαμβάνει την έκθεση, την ισορροπία λευκού και μια συνάρτηση απόκρισης κάμερας. Ακολουθώντας τις αρχές της αντίστροφης απόδοσης, το ADOP βελτιώνει την είσοδό του για να ελαχιστοποιήσει τις ασυνέπειες και να βελτιστοποιήσει την ποιότητα της εξόδου του. Αυτό περιλαμβάνει τη βελτιστοποίηση διαρθρωτικών παραμέτρων όπως η στάση της κάμερας, οι παραμορφώσεις του φακού, οι θέσεις των σημείων και τα χαρακτηριστικά, καθώς και φωτομετρικών παραμέτρων όπως η συνάρτηση απόκρισης της κάμερας, η σκίαση στις άκρες (vignetting) και η έκθεση και η ισορροπία λευκού ανά εικόνα.
Λόγω της ικανότητάς του να χειρίζεται ομαλά εικόνες εισόδου με μεταβαλλόμενη έκθεση και ισορροπία λευκού, και της ικανότητάς του να δημιουργεί έξοδο υψηλού δυναμικού εύρους, το ADOP αντιπροσωπεύει μια σημαντική πρόοδο στον τομέα της νευρωνικής απόδοσης. Εάν ενδιαφέρεστε για τα γραφικά υπολογιστών, ειδικά για εναλλακτικές λύσεις στο Gaussian splatting, η προσέγγιση του ADOP στη ραστεροποίηση σημείων και τη βελτίωση σκηνής θα μπορούσε να είναι αρκετά σχετική με την εργασία ή την έρευνά σας.
Gaussian Splatting
Προχωρώντας σε παραδοσιακές μεθόδους, το Gaussian Splatting στέκεται ως μια δοκιμασμένη και ελεγμένη τεχνική για όγκομετρική απόδοση και γραφικά βασισμένα σε σημεία. Προβάλλει τρισδιάστατα δεδομένα σε ένα δισδιάστατο επίπεδο χρησιμοποιώντας κατανομές Gaussian, δημιουργώντας ομαλές μεταβάσεις και αποδίδοντας όγκομετρικά δεδομένα όπως ιατρικές σαρώσεις με εντυπωσιακή ευκρίνεια.
Πρόσφατες Εξελίξεις
Πρόσφατες εξελίξεις έχουν εισαγάγει το 3D Gaussian Splatting (3DGS), το οποίο επιταχύνει τις ταχύτητες απόδοσης και παρέχει μια ρητή αναπαράσταση σκηνών. Αυτό διευκολύνει δυναμική ανακατασκευή και εργασίες επεξεργασίας, ωθώντας τα όρια του τι μπορεί να επιτευχθεί με τις παραδοσιακές μεθόδους splatting.
TRIPS: Η Αιχμή του Δόρατος της Απόδοσης σε Πραγματικό Χρόνο
Το TRIPS αντιπροσωπεύει την αιχμή του δόρατος, συνδυάζοντας τα πλεονεκτήματα του Gaussian Splatting και του ADOP (Adaptive Density Point Clouds – Προσαρμοστικά Νέφη Σημείων Πυκνότητας). Ραστεροποιεί σημεία σε μια πυραμίδα εικόνων χώρου οθόνης, επιτρέποντας την απόδοση μεγάλων σημείων με μια μόνο τριγραμμική εγγραφή. Ένα ελαφρύ νευρωνικό δίκτυο στη συνέχεια ανακατασκευάζει μια λεπτομερή εικόνα χωρίς κενά.
Γιατί το TRIPS Ξεχωρίζει
- Απόδοση σε Πραγματικό Χρόνο: Το TRIPS διατηρεί ρυθμό 60 fps σε τυπικό υλικό, καθιστώντας το κατάλληλο για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο.
- Διαφορίσιμη Αγωγός Απόδοσης: Η διαφορισιμότητα της αγωγού σημαίνει ότι τα μεγέθη και οι θέσεις των σημείων μπορούν να βελτιστοποιηθούν αυτόματα, βελτιώνοντας την ποιότητα της αποδοθείσας σκηνής.
- Ποιότητα σε Δύσκολα Σενάρια: Το TRIPS υπερέχει στην απόδοση σύνθετων γεωμετριών και εκτεταμένων τοπίων, παρέχοντας καλύτερη χρονική σταθερότητα και λεπτομέρεια από τις προηγούμενες μεθόδους.
Αγωγός TRIPS
Πηγές για TRIPS
Συνοψίζοντας
Το ταξίδι από το NeRF στο TRIPS συνοψίζει την ταχεία πρόοδο στην απόδοση 3D σκηνών. Καθώς κινούμαστε προς πιο αποδοτικές και υψηλής πιστότητας μεθόδους, οι δυνατότητες για δημιουργία καθηλωτικών εικονικών εμπειριών γίνονται όλο και πιο απτές. Αυτές οι τεχνολογίες όχι μόνο ωθούν τα όρια στα γραφικά, αλλά ανοίγουν επίσης το δρόμο για καινοτομίες σε διάφορες βιομηχανίες, από την ψυχαγωγία έως τον πολεοδομικό σχεδιασμό.
Για όσους επιθυμούν να εμβαθύνουν περισσότερο σε αυτές τις τεχνολογίες, υπάρχει πληθώρα διαθέσιμων πηγών, συμπεριλαμβανομένων ολοκληρωμένων κριτικών και πλατφορμών ανοιχτού κώδικα που διευκολύνουν την ανάπτυξη έργων NeRF. Το μέλλον της τρισδιάστατης απόδοσης είναι λαμπρό, και είναι τεχνολογίες όπως το NeRF, το Gaussian Splatting και το TRIPS που θα φωτίσουν το δρόμο προς τα εμπρός.