Het domein van 3D-graphics heeft een opmerkelijke evolutie doorgemaakt, vooral in de technieken die worden gebruikt voor het renderen van complexe scènes. Dit artikel duikt in de details van drie cruciale technologieën die dit landschap hebben gevormd: NeRF (Neural Radiance Fields), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering), Gaussian Splatting en TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering). Elk van deze technologieën vertegenwoordigt een sprong voorwaarts in onze zoektocht naar het creëren van steeds realistischere virtuele werelden.
Neural Radiance Fields (NeRF)
NeRF ontpopte zich als een baanbrekende aanpak, die een verzameling 2D-afbeeldingen transformeert in een navigeerbare 3D-scène. Het gebruikt een neuraal netwerk om de 3D-representatie van een scène in hoge resolutie te leren, waardoor het renderen van beelden vanuit verschillende gezichtspunten met verbluffend detail en fotorealisme mogelijk wordt. De technologie heeft toepassingen gevonden in diverse domeinen, van virtual reality tot autonoom navigeren.
Instant NeRF: De volgende stap
Een belangrijke vooruitgang in NeRF-technologie is Instant NeRF. Ontwikkeld door NVIDIA, versnelt het proces aanzienlijk, door in enkele seconden te trainen op een paar dozijn foto’s en de 3D-scène in milliseconden te renderen. Deze snelle renderingmogelijkheid opent nieuwe perspectieven voor realtime toepassingen en zou de creatie van 3D-content kunnen revolutioneren.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering
ADOP, wat staat voor Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering, is een puntgebaseerde, differentieerbare neurale rendering-pipeline die is geïntroduceerd door Darius Rückert, Linus Franke en Marc Stamminger. Dit systeem is ontworpen om gekalibreerde camera-afbeeldingen en een proxygeometrie van de scène, typisch een puntwolk, als invoer te gebruiken. De puntwolk wordt vervolgens gerasteriseerd met geleerde featurevectoren als kleuren, en er wordt een diep neuraal netwerk gebruikt om de gaten op te vullen en elke outputpixel te arceren.
De rasterizer in ADOP rendert punten als one-pixel splats, wat niet alleen erg snel is, maar ook een efficiënte berekening van gradiënten mogelijk maakt met betrekking tot alle relevante invoerparameters. Dit maakt het bijzonder geschikt voor toepassingen die realtime renderingsnelheden vereisen, zelfs voor modellen met ruim 100 miljoen punten.
Bovendien omvat ADOP een volledig differentieerbaar, fysisch-gebaseerd fotometrisch cameramodel, dat belichting, witbalans en een cameraresponsfunctie omvat. Door de principes van inverse rendering te volgen, verfijnt ADOP zijn invoer om inconsistenties te minimaliseren en de kwaliteit van zijn output te optimaliseren. Dit omvat het optimaliseren van structurele parameters zoals camerapositie, lensvervormingen, puntposities en features, evenals fotometrische parameters zoals cameraresponsfunctie, vignettering en per-afbeelding belichting en witbalans.
Dankzij het vermogen om invoerafbeeldingen met variërende belichting en witbalans soepel te verwerken, en zijn vermogen om output met een hoog dynamisch bereik te genereren, vertegenwoordigt ADOP een aanzienlijke vooruitgang in het veld van neural rendering. Als je geïnteresseerd bent in computer graphics, vooral alternatieven voor Gaussian splatting, kan ADOP’s benadering van puntrasterisatie en scèneverfijning zeer relevant zijn voor je werk of onderzoek.
Gaussian Splatting
Overgaand naar traditionele methoden staat Gaussian Splatting als een beproefde techniek voor volume rendering en puntgebaseerde graphics. Het projecteert 3D-data op een 2D-vlak met behulp van Gaussiaanse verdelingen, waardoor vloeiende overgangen ontstaan en volumetrische data zoals medische scans met indrukwekkende helderheid worden gerenderd.
Recente ontwikkelingen
Recente ontwikkelingen hebben 3D Gaussian Splatting (3DGS) geïntroduceerd, wat de renderingsnelheden versnelt en een expliciete representatie van scènes biedt. Dit vergemakkelijkt dynamische reconstructie- en bewerkingstaken, waardoor de grenzen worden verlegd van wat met traditionele splattingmethoden kan worden bereikt.
TRIPS: De voorhoede van realtime rendering
TRIPS vertegenwoordigt de voorhoede, door de sterke punten van Gaussian Splatting en ADOP (Adaptive Density Point Clouds) te combineren. Het rasteriseert punten in een image pyramid in screen-space, waardoor het renderen van grote punten met een enkele trilineaire schrijfbewerking mogelijk wordt. Een lichtgewicht neuraal netwerk reconstrueert vervolgens een gedetailleerd, gatvrij beeld.
Waarom TRIPS opvalt
- Realtime prestaties: TRIPS behoudt een snelheid van 60 fps op standaard hardware, waardoor het geschikt is voor realtime toepassingen.
- Differentieerbare rendering pipeline: De differentieerbaarheid van de pipeline betekent dat puntgroottes en -posities automatisch kunnen worden geoptimaliseerd, waardoor de kwaliteit van de gerenderde scène wordt verbeterd.
- Kwaliteit in uitdagende scenario’s: TRIPS blinkt uit in het renderen van complexe geometrieën en uitgestrekte landschappen, en biedt betere temporele stabiliteit en details dan eerdere methoden.
TRIPS Pipeline
TRIPS Bronnen
Samenvattend
De reis van NeRF naar TRIPS omvat de snelle vooruitgang in 3D-scène rendering. Naarmate we ons bewegen naar efficiëntere en high-fidelity methoden, wordt het potentieel voor het creëren van immersieve virtuele ervaringen steeds tastbaarder. Deze technologieën verleggen niet alleen de grenzen in graphics, maar effenen ook de weg voor innovaties in diverse industrieën, van entertainment tot stedenbouw.
Voor wie dieper in deze technologieën wil duiken, is een schat aan bronnen beschikbaar, waaronder uitgebreide overzichten en open-source platforms die de ontwikkeling van NeRF-projecten faciliteren. De toekomst van 3D-rendering is rooskleurig, en het zijn technologieën zoals NeRF, Gaussian Splatting en TRIPS die de weg vooruit zullen verlichten.