A 3D grafika világa figyelemre méltó fejlődésen ment keresztül, különösen a komplex jelenetek renderelésére használt technikák terén. Ez a cikk három kulcsfontosságú technológia rejtelmeibe mélyed el, amelyek formálták ezt a területet: a NeRF (Neural Radiance Fields – Neurális Radiációs Mezők), az ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Hozzávetőleges Differenciálható Egypixeles Pont Renderelés), a Gaussian Splatting (Gauss-féle Szórás) és a TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering – Trilineáris Pontszórás Valós Idejű Radiációs Mező Rendereléshez). Mindegyikük egy-egy előrelépést jelent abban a törekvésünkben, hogy egyre realisztikusabb virtuális világokat hozzunk létre.
Neurális Radiációs Mezők (NeRF)
A NeRF úttörő megközelítésként jelent meg, amely 2D képek gyűjteményét navigálható 3D jelenetté alakítja. Egy neurális hálózatot használ a jelenet nagy felbontású 3D reprezentációjának megtanulására, lehetővé téve a képek renderelését különböző nézőpontokból, elképesztő részletességgel és fotorealizmussal. A technológia számos területen alkalmazásra talált, a virtuális valóságtól az autonóm navigációig.
Instant NeRF: A következő lépés
A NeRF technológia figyelemre méltó fejlődése az Instant NeRF. Az NVIDIA által fejlesztett technológia jelentősen felgyorsítja a folyamatot, másodpercek alatt betanul néhány tucat fotóból, és milliszekundumok alatt rendereli a 3D jelenetet. Ez a gyors renderelési képesség új lehetőségeket nyit meg a valós idejű alkalmazások számára, és forradalmasíthatja a 3D tartalomgyártást.
ADOP: Hozzávetőleges Differenciálható Egypixeles Pont Renderelés
Az ADOP, amely a Hozzávetőleges Differenciálható Egypixeles Pont Renderelés rövidítése, egy pontalapú, differenciálható neurális renderelő pipeline, amelyet Darius Rückert, Linus Franke és Marc Stamminger mutatott be. Ezt a rendszert kalibrált kamerafelvételek és a jelenet proxy geometriája, jellemzően egy pontfelhő bemenetként való fogadására tervezték. A pontfelhőt ezután megtanult jellemzővektorokkal, mint színekkel raszterizálják, és egy mély neurális hálózatot alkalmaznak a hézagok kitöltésére és az egyes kimeneti pixelek árnyékolására.
Az ADOP-ban található raszterizáló a pontokat egypixeles splatként rendereli, ami nem csak nagyon gyors, hanem lehetővé teszi a gradiensek hatékony számítását is az összes releváns bemeneti paraméterre nézve. Ez különösen alkalmassá teszi azokat az alkalmazásokat, amelyek valós idejű renderelési sebességet igényelnek, még a jóval 100 millió pontot meghaladó modellek esetében is.
Ezenkívül az ADOP tartalmaz egy teljesen differenciálható, fizikailag megalapozott fotometrikus kameramodellt, amely magában foglalja az expozíciót, a fehéregyensúlyt és a kamera válaszfüggvényét. Az inverz renderelés elveit követve az ADOP finomítja a bemenetét az inkonzisztenciák minimalizálása és a kimenet minőségének optimalizálása érdekében. Ez magában foglalja a strukturális paraméterek, például a kamera pozíciója, a lencsetorzulások, a pontpozíciók és a jellemzők, valamint a fotometrikus paraméterek, például a kamera válaszfüggvénye, a vignettálás, valamint a képenkénti expozíció és fehéregyensúly optimalizálását.
Mivel képes zökkenőmentesen kezelni a változó expozíciójú és fehéregyensúlyú bemeneti képeket, és képes nagy dinamikatartományú kimenetet generálni, az ADOP jelentős előrelépést jelent a neurális renderelés területén. Ha érdekel a számítógépes grafika, különösen a Gaussian splatting alternatívái, akkor az ADOP pontraszterizálási és jelenetfinomítási megközelítése nagyon releváns lehet az Ön munkája vagy kutatása szempontjából.
Gaussian Splatting
A hagyományos módszerek felé fordulva a Gaussian Splatting egy bevált és kipróbált technika a volumetrikus rendereléshez és a pontalapú grafikához. A 3D adatokat Gauss-eloszlások segítségével 2D síkra vetíti, sima átmeneteket hozva létre, és lenyűgöző tisztasággal rendereli a volumetrikus adatokat, például az orvosi szkenneléseket.
Legújabb fejlesztések
A legújabb fejlesztések bevezették a 3D Gaussian Splatting (3DGS) technológiát, amely felgyorsítja a renderelési sebességet és a jelenetek explicit reprezentációját biztosítja. Ez megkönnyíti a dinamikus rekonstrukciót és a szerkesztési feladatokat, kitolva a hagyományos splatting módszerekkel elérhető lehetőségek határait.
TRIPS: A valós idejű renderelés élvonala
A TRIPS a legmodernebbet képviseli, ötvözve a Gaussian Splatting és az ADOP (Adaptive Density Point Clouds – Adaptív Sűrűségű Pontfelhők) erősségeit. A pontokat képernyőtérbeli kép piramisba raszterizálja, lehetővé téve a nagy pontok renderelését egyetlen trilineáris írással. Egy könnyű neurális hálózat ezután részletes, lyukmentes képet rekonstruál.
Miért tűnik ki a TRIPS?
- Valós idejű teljesítmény: A TRIPS szabványos hardveren 60 fps sebességet tart fenn, így alkalmas valós idejű alkalmazásokhoz.
- Differenciálható renderelő pipeline: A pipeline differenciálhatósága azt jelenti, hogy a pontméretek és -pozíciók automatikusan optimalizálhatók, javítva a renderelt jelenet minőségét.
- Minőség kihívást jelentő forgatókönyvekben: A TRIPS kiválóan teljesít a komplex geometriák és a kiterjedt tájképek renderelésében, jobb időbeli stabilitást és részletességet biztosítva, mint a korábbi módszerek.
TRIPS Pipeline
TRIPS Források
Összegzés
A NeRF-től a TRIPS-ig tartó utazás a 3D szcéna renderelésének gyors fejlődését foglalja magában. Ahogy a hatékonyabb és nagy pontosságú módszerek felé haladunk, az immerzív virtuális élmények létrehozásának lehetősége egyre kézzelfoghatóbbá válik. Ezek a technológiák nemcsak a grafika határait feszegetik, hanem utat nyitnak az innovációknak a különböző iparágakban, a szórakoztatóipartól a várostervezésig.
Azok számára, akik mélyebbre szeretnének ásni ezekben a technológiákban, rengeteg forrás áll rendelkezésre, beleértve az átfogó áttekintéseket és a nyílt forráskódú platformokat, amelyek megkönnyítik a NeRF projektek fejlesztését. A 3D renderelés jövője fényes, és az olyan technológiák, mint a NeRF, a Gaussian Splatting és a TRIPS fogják megvilágítani az előre vezető utat.