3D scēnu renderēšanas evolūcija: no NeRF, ADOP un Gausa izkliedēšanas līdz TRIPS

Categorized as 3D, AI/ML Tagged , , , ,
Save and Share:

3D grafikas jomā ir vērojama ievērojama evolūcija, īpaši sarežģītu scēnu renderēšanas tehnikās. Šis raksts aplūko trīs nozīmīgas tehnoloģijas, kas ir būtiski ietekmējušas šo jomu: NeRF (Neironu starojuma lauki), ADOP (Aptuvenā diferenciālā viena pikseļa punktu renderēšana), Gausa izkliedēšana un TRIPS (Trilīniju punktu izkliedēšana reāllaika starojuma lauka renderēšanai). Katra no tām ir solis tuvāk arvien reālistiskāku virtuālo pasauļu radīšanai.

Neironu starojuma lauki (NeRF)

NeRF parādījās kā novatoriska pieeja, kas pārveido 2D attēlu kopumu par 3D ainavu, kurā var pārvietoties. Tā izmanto neironu tīklu, lai apgūtu ainas augstas izšķirtspējas 3D attēlojumu, ļaujot renderēt attēlus no dažādiem skatu punktiem ar pārsteidzošu detalizāciju un fotoreālismu. Šī tehnoloģija ir atradusi pielietojumu dažādās jomās, sākot no virtuālās realitātes līdz autonomai navigācijai.

Instant NeRF: Nākamais solis

Ievērojams NeRF tehnoloģijas sasniegums ir Instant NeRF. NVIDIA izstrādātā tehnoloģija ievērojami paātrina procesu, apmācoties ar dažiem desmitiem fotogrāfiju sekundēs un renderējot 3D ainu milisekundēs. Šī ātrā renderēšanas spēja paver jaunas iespējas reāllaika lietojumiem un varētu revolucionizēt 3D satura radīšanu.

ADOP: Aptuvenā diferenciālā viena pikseļa punktu renderēšana

ADOP, kas nozīmē Aptuvenā diferenciālā viena pikseļa punktu renderēšana, ir uz punktiem balstīta, diferenciāla neironu renderēšanas cauruļvads, ko ieviesa Dariuss Rükerts, Linuss Franke un Marks Stammingers. Šī sistēma ir paredzēta kalibrētu kameru attēlu un ainas starpniekģeometrijas, parasti punktu mākoņa, ņemšanai kā ievadei. Punktu mākonis pēc tam tiek rasterizēts ar apmācītiem funkciju vektoriem kā krāsām, un tiek izmantots dziļš neironu tīkls, lai aizpildītu robus un iekrāsotu katru izvades pikseli.

ADOP rasterizētājs renderē punktus kā viena pikseļa izkliedējumus, kas ir ne tikai ļoti ātri, bet arī ļauj efektīvi aprēķināt gradientus attiecībā pret visiem svarīgajiem ievades parametriem. Tas padara to īpaši piemērotu lietojumiem, kas prasa reāllaika renderēšanas ātrumu, pat modeļiem ar vairāk nekā 100 miljoniem punktu.

Turklāt ADOP ietver pilnībā diferencējamu, fizikāli balstītu fotometrisko kameras modeli, kas ietver ekspozīciju, baltā balansu un kameras reakcijas funkciju. Ievērojot apgrieztās renderēšanas principus, ADOP pilnveido savu ievadi, lai samazinātu neatbilstības un optimizētu izvades kvalitāti. Tas ietver strukturālo parametru, piemēram, kameras pozas, objektīva izkropļojumu, punktu pozīciju un funkciju, kā arī fotometrisko parametru, piemēram, kameras reakcijas funkcijas, vinjetēšanas un katra attēla ekspozīcijas un baltā balansa, optimizēšanu.

Pateicoties spējai vienmērīgi apstrādāt ievades attēlus ar dažādu ekspozīciju un baltā balansu, un spējai ģenerēt augsta dinamiskā diapazona izvadi, ADOP ir ievērojams sasniegums neironu renderēšanas jomā. Ja jūs interesē datorgrafika, īpaši alternatīvas Gausa izkliedēšanai, ADOP pieeja punktu rasterizācijai un ainas pilnveidošanai varētu būt diezgan nozīmīga jūsu darbam vai pētījumiem.

Gausa izkliedēšana

Pārejot pie tradicionālām metodēm, Gausa izkliedēšana ir pārbaudīta un uzticama metode apjoma renderēšanai un uz punktiem balstītai grafikai. Tā projicē 3D datus uz 2D plaknes, izmantojot Gausa sadalījumus, radot vienmērīgas pārejas un renderējot apjoma datus, piemēram, medicīniskos skenējumus, ar iespaidīgu skaidrību.

Jaunākie sasniegumi

Nesenajos sasniegumos ir ieviesta 3D Gausa izkliedēšana (3DGS), kas paātrina renderēšanas ātrumu un nodrošina skaidru ainu attēlojumu. Tas atvieglo dinamisko rekonstrukciju un rediģēšanas uzdevumus, paplašinot iespējas, ko var sasniegt ar tradicionālām izkliedēšanas metodēm.

TRIPS: Reāllaika renderēšanas robežšķirtne

TRIPS pārstāv jaunāko sasniegumu, apvienojot Gausa izkliedēšanas un ADOP (Adaptīvo blīvuma punktu mākoņu) stiprās puses. Tā rasterizē punktus ekrāna telpas attēlu piramīdā, ļaujot renderēt lielus punktus ar vienu trilīniju ierakstu. Pēc tam viegls neironu tīkls rekonstruē detalizētu, bezrobu attēlu.

Kāpēc TRIPS izceļas

  • Reāllaika veiktspēja: TRIPS uztur 60 kadru sekundē ātrumu standarta aparatūrā, padarot to piemērotu reāllaika lietojumiem.
  • Diferenciāls renderēšanas cauruļvads: Cauruļvada diferenciācija nozīmē, ka punktu izmērus un pozīcijas var optimizēt automātiski, uzlabojot renderētās ainas kvalitāti.
  • Kvalitāte sarežģītos scenārijos: TRIPS izceļas sarežģītu ģeometriju un plašu ainavu renderēšanā, nodrošinot labāku laika stabilitāti un detaļas nekā iepriekšējās metodes.

TRIPS cauruļvads

TRIPS trilineāri renderē punktu mākoni kā 2x2x2 izkliedējumus daudzslāņu funkciju kartēs, un rezultāti tiek nodoti caur nelielu neironu tīklu, kas satur tikai vienu aizvērto konvolūciju katrā slānī. Šis cauruļvads ir pilnībā diferencējams, ļaujot optimizēt punktu deskriptorus (krāsas) un pozīcijas, kā arī kameras parametrus, izmantojot gradientu kritumu.
Trilīniju punktu izkliedēšana: (pa kreisi) Visi punkti un to attiecīgie izmēri tiek projicēti uz mērķa attēla. Pamatojoties uz šo ekrāna telpas izmēru, katrs punkts tiek ierakstīts pareizajā attēlu piramīdas slānī, izmantojot trilīniju ierakstīšanu (pa labi). Lieli punkti tiek ierakstīti zemākas izšķirtspējas slāņos un tāpēc aizņem vairāk vietas galīgajā attēlā.

TRIPS resursi

Noslēgumā

Ceļojums no NeRF līdz TRIPS apkopo straujo progresu 3D scēnu renderēšanā. Virzoties uz efektīvākām un augstas precizitātes metodēm, potenciāls radīt ieskaujošu virtuālo pieredzi kļūst arvien taustāmāks. Šīs tehnoloģijas ne tikai paplašina grafikas iespējas, bet arī paver ceļu jauninājumiem dažādās nozarēs, sākot no izklaides līdz pilsētplānošanai.

Tiem, kas vēlas iedziļināties šajās tehnoloģijās, ir pieejams plašs resursu klāsts, tostarp visaptveroši pārskati un atvērtā pirmkoda platformas, kas atvieglo NeRF projektu izstrādi. 3D renderēšanas nākotne ir spoža, un tieši tādas tehnoloģijas kā NeRF, Gausa izkliedēšana un TRIPS apgaismos ceļu uz priekšu.

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *