Područje 3D grafike svjedočilo je izvanrednoj evoluciji, posebice u tehnikama koje se koriste za prikazivanje složenih scena. Ovaj članak zadire u zamršenosti triju ključnih tehnologija koje su oblikovale ovo područje: NeRF (Neural Radiance Fields), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering), Gaussian Splatting i TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering). Svaka od njih predstavlja korak naprijed u našoj potrazi za stvaranjem sve realističnijih virtualnih svjetova.
Neural Radiance Fields (NeRF)
NeRF se pojavio kao revolucionaran pristup, transformirajući kolekciju 2D slika u 3D scenu kojom se može navigirati. Koristi neuronsku mrežu za učenje 3D prikaza scene visoke rezolucije, omogućujući prikazivanje slika iz različitih gledišta s iznenađujućom razinom detalja i fotorealizma. Tehnologija je pronašla primjenu u raznim područjima, od virtualne stvarnosti do autonomne navigacije.
Instant NeRF: Sljedeći korak
Značajan napredak u NeRF tehnologiji je Instant NeRF. Razvijen od strane tvrtke NVIDIA, značajno ubrzava proces, trenirajući se na nekoliko desetaka fotografija u sekundama i prikazujući 3D scenu u milisekundama. Ova brza mogućnost prikazivanja otvara nove mogućnosti za aplikacije u stvarnom vremenu i mogla bi revolucionirati stvaranje 3D sadržaja.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering
ADOP, što je kratica za Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering, jest diferencijabilni neuronski rendering pipeline baziran na točkama, predstavljen od strane Dariusa Rückerta, Linusa Frankea i Marca Stammingera. Ovaj sustav dizajniran je za primanje kalibriranih slika kamere i aproksimativne geometrije scene, obično oblaka točaka, kao ulaza. Oblak točaka se zatim rasterizira s naučenim vektorskim značajkama kao bojama, a duboka neuronska mreža se koristi za popunjavanje praznina i sjenčanje svakog izlaznog piksela.
Rasterizator u ADOP-u prikazuje točke kao jednopikselne splatove, što nije samo vrlo brzo, već omogućuje i učinkovito izračunavanje gradijenata u odnosu na sve relevantne ulazne parametre. To ga čini posebno pogodnim za aplikacije koje zahtijevaju brzinu prikazivanja u stvarnom vremenu, čak i za modele s znatno preko 100 milijuna točaka.
Štoviše, ADOP uključuje potpuno diferencijabilni fotometrijski model kamere temeljen na fizici, koji obuhvaća ekspoziciju, balans bijele i funkciju odziva kamere. Prateći načela inverznog renderinga, ADOP profinjuje svoj ulaz kako bi minimizirao nedosljednosti i optimizirao kvalitetu svog izlaza. To uključuje optimizaciju strukturnih parametara kao što su poza kamere, distorzije leće, pozicije točaka i značajke, kao i fotometrijskih parametara kao što su funkcija odziva kamere, vinjetiranje i ekspozicija i balans bijele po slici.
Zbog svoje sposobnosti glatkog rukovanja ulaznim slikama s različitom ekspozicijom i balansom bijele, te svoje sposobnosti generiranja izlaza visokog dinamičkog raspona, ADOP predstavlja značajan napredak u području neuronskog renderinga. Ako vas zanima računalna grafika, posebice alternative Gaussian splattingu, ADOP-ov pristup rasterizaciji točaka i profinjavanju scene mogao bi biti prilično relevantan za vaš rad ili istraživanje.
Gaussian Splatting
Prelazeći na tradicionalne metode, Gaussian Splatting stoji kao isprobana i testirana tehnika za volumetrijsko prikazivanje i grafiku temeljenu na točkama. Projektira 3D podatke na 2D ravninu koristeći Gaussove distribucije, stvarajući glatke prijelaze i prikazujući volumetrijske podatke poput medicinskih snimaka s impresivnom jasnoćom.
Nedavni razvoj
Nedavni napreci uveli su 3D Gaussian Splatting (3DGS), koji ubrzava brzine prikazivanja i pruža eksplicitni prikaz scena. To olakšava dinamičku rekonstrukciju i zadatke uređivanja, pomičući granice onoga što se može postići tradicionalnim splatting metodama.
TRIPS: Granica renderinga u stvarnom vremenu
TRIPS predstavlja vrhunac tehnologije, kombinirajući snage Gaussian Splattinga i ADOP-a (Adaptive Density Point Clouds). Rasterizira točke u piramidu slika u prostoru zaslona, omogućujući prikazivanje velikih točaka s jednim trilinearnim upisom. Lagana neuronska mreža zatim rekonstruira detaljnu sliku bez rupa.
Zašto se TRIPS ističe
- Izvedba u stvarnom vremenu: TRIPS održava brzinu od 60 fps na standardnom hardveru, čineći ga prikladnim za aplikacije u stvarnom vremenu.
- Diferencijabilni rendering pipeline: Diferencijabilnost pipelinea znači da se veličine i pozicije točaka mogu automatski optimizirati, poboljšavajući kvalitetu prikazane scene.
- Kvaliteta u zahtjevnim scenarijima: TRIPS se ističe u prikazivanju složenih geometrija i prostranih krajolika, pružajući bolju vremensku stabilnost i detalje od prethodnih metoda.
TRIPS Pipeline
TRIPS Resursi
Zaključak
Putovanje od NeRF-a do TRIPS-a sažima brzi napredak u 3D prikazivanju scena. Kako se krećemo prema učinkovitijim metodama više vjernosti, potencijal za stvaranje impresivnih virtualnih iskustava postaje sve opipljiviji. Ove tehnologije ne samo da pomiču granice u grafici, već i utiru put inovacijama u raznim industrijama, od zabave do urbanističkog planiranja.
Za one koji žele dublje zaroniti u ove tehnologije, dostupno je obilje resursa, uključujući sveobuhvatne recenzije i platforme otvorenog koda koje olakšavaju razvoj NeRF projekata. Budućnost 3D renderinga je svijetla, a tehnologije poput NeRF-a, Gaussian Splattinga i TRIPS-a osvijetlit će put naprijed.