3D-graafika valdkonnas on toimunud märkimisväärne areng, eriti just keerukate stseenide renderdamise tehnikates. See artikkel süveneb kolme keskse tehnoloogia nüanssidesse, mis on seda maastikku kujundanud: NeRF (Neural Radiance Fields ehk närvivõrgupõhised kiirgusväljad), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering ehk ligikaudne diferentseeritav ühepiksliline punktrenderdamine), Gaussian Splatting (Gaussi laialipaiskamine) ja TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering ehk trilineaarne punktlaialipaiskamine reaalajas kiirgusväljade renderdamiseks). Igaüks neist esindab hüpet edasi meie püüdlustes luua üha realistlikumaid virtuaalmaailmu.
Neural Radiance Fields (NeRF) ehk närvivõrgupõhised kiirgusväljad
NeRF osutus murranguliseks lähenemiseks, mis muudab 2D-piltide kogumi navigeeritavaks 3D-stseeniks. See kasutab närvivõrku, et õppida stseeni kõrge eraldusvõimega 3D-esitust, võimaldades renderdada pilte erinevatest vaatepunktidest hämmastava detailsuse ja fotorealismiga. Tehnoloogia on leidnud rakendusi mitmesugustes valdkondades, virtuaalreaalsusest autonoomse navigatsioonini.
Instant NeRF: Järgmine samm
Märkimisväärne edasiminek NeRF-tehnoloogias on Instant NeRF. NVIDIA poolt arendatud tehnoloogia kiirendab protsessi oluliselt, treenides mõnekümne foto peal sekunditega ja renderdades 3D-stseeni millisekunditega. See kiire renderdamise võime avab uusi võimalusi reaalajas rakenduste jaoks ja võib revolutsioneerida 3D-sisu loomist.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering ehk ligikaudne diferentseeritav ühepiksliline punktrenderdamine
ADOP, mis tähistab Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering (ligikaudne diferentseeritav ühepiksliline punktrenderdamine), on punktipõhine diferentseeritav närvivõrgu renderdamise protsess, mille on välja töötanud Darius Rückert, Linus Franke ja Marc Stamminger. Süsteem on loodud kasutama sisendina kalibreeritud kaameraga tehtud pilte ja stseeni proksügeomeetriat, tavaliselt punktipilve. Punktipilve rasterdatakse seejärel õpitud tunnuste vektoritega värvidena ning lünkade täitmiseks ja iga väljundpiksli varjustamiseks kasutatakse sügavat närvivõrku.
ADOP-i rasterdaja renderdab punktid ühepiksliliste laialipaisketena, mis on mitte ainult väga kiire, vaid võimaldab ka tõhusat gradientide arvutamist kõigi asjakohaste sisendparameetrite suhtes. See muudab selle eriti sobivaks rakenduste jaoks, mis nõuavad reaalajas renderdamise kiirust, isegi mudelite puhul, mis sisaldavad üle 100 miljoni punkti.
Lisaks sisaldab ADOP täielikult diferentseeritavat füüsikapõhist fotomeetrilist kaamermudelit, mis hõlmab säritust, valge tasakaalu ja kaamera reaktsioonifunktsiooni. Järgides pöördrenderdamise põhimõtteid, täiustab ADOP oma sisendit, et minimeerida ebakõlasid ja optimeerida väljundi kvaliteeti. See hõlmab struktuuriparameetrite, nagu kaamera asendi, objektiivi moonutuste, punktide positsioonide ja tunnuste, optimeerimist, samuti fotomeetriliste parameetrite, nagu kaamera reaktsioonifunktsioon, vinjettimine ning pildi kohta särituse ja valge tasakaalu, optimeerimist.
Tänu oma võimele sujuvalt käsitleda erineva särituse ja valge tasakaaluga sisendpilte ning võimekusele genereerida suure dünaamilise ulatusega väljundit, esindab ADOP märkimisväärset edasiminekut närvivõrgu renderdamise valdkonnas. Kui olete huvitatud arvutigraafikast, eriti alternatiividest Gaussi laialipaiskamisele, võib ADOP-i lähenemine punktide rasterdamisele ja stseeni täiustamisele olla teie töö või uuringute jaoks üsna asjakohane.
Gaussian Splatting ehk Gaussi laialipaiskamine
Traditsiooniliste meetodite juurde liikudes on Gaussian Splatting osutunud proovitud ja testitud tehnikaks mahuliseks renderdamiseks ja punktipõhiseks graafikaks. See projitseerib 3D-andmed 2D-tasapinnale, kasutades Gaussi jaotusi, luues sujuvad üleminekud ja renderdades mahulisi andmeid, nagu meditsiinilised skaneeringud, muljetavaldava selgusega.
Hiljutised arengud
Hiljutised edusammud on toonud kaasa 3D Gaussian Splatting (3DGS), mis kiirendab renderdamise kiirust ja pakub stseenidest eksplitsiitset esitust. See hõlbustab dünaamilist rekonstrueerimist ja redigeerimist, nihutades traditsiooniliste laialipaiskamise meetoditega saavutatava piire.
TRIPS: Reaalajas renderdamise eesliin
TRIPS esindab tipptasemel tehnoloogiat, kombineerides Gaussian Splattingu ja ADOP-i (Adaptive Density Point Clouds ehk adaptiivsed tiheduspunktipilved) tugevusi. See rasterdab punktid ekraaniruumi kujutise püramiidi, võimaldades suurte punktide renderdamist ühe trineaarse kirjutamisega. Kergekaaluline närvivõrk rekonstrueerib seejärel detailse ja aukudeta pildi.
Miks TRIPS silma paistab
- Reaalajas jõudlus: TRIPS säilitab standardvarustusega 60 kaadrit sekundis, muutes selle sobivaks reaalajas rakenduste jaoks.
- Diferentseeritav renderdamise protsess: Protsessi diferentseeritavus tähendab, et punktide suurusi ja positsioone saab automaatselt optimeerida, parandades renderdatud stseeni kvaliteeti.
- Kvaliteet keerulistes stsenaariumides: TRIPS paistab silma keerukate geomeetriate ja ulatuslike maastike renderdamisel, pakkudes paremat ajalist stabiilsust ja detailirohkust kui varasemad meetodid.
TRIPS-i protsess
TRIPS-i ressursid
Kokkuvõtteks
Teekond NeRF-ist TRIPS-ini hõlmab 3D-stseeni renderdamise kiiret arengut. Liikudes tõhusamate ja ülitruude meetodite suunas, muutub üha käegakatsutavamaks potentsiaal luua kaasahaaravaid virtuaalkogemusi. Need tehnoloogiad mitte ainult ei nihuta graafika piire, vaid sillutavad ka teed uuendustele erinevates tööstusharudes, meelelahutusest linnaplaneerimiseni.
Neile, kes soovivad nendesse tehnoloogiatesse süveneda, on saadaval palju ressursse, sealhulgas põhjalikke ülevaateid ja avatud lähtekoodiga platvorme, mis hõlbustavad NeRF-projektide arendamist. 3D-renderdamise tulevik on helge ning just sellised tehnoloogiad nagu NeRF, Gaussian Splatting ja TRIPS valgustavad edasist teed.