Dziedzina grafiki 3D przeszła niezwykłą ewolucję, szczególnie w technikach wykorzystywanych do renderowania złożonych scen. Ten artykuł zagłębia się w zawiłości trzech kluczowych technologii, które ukształtowały ten krajobraz: NeRF (Neural Radiance Fields – Sieci neuronowe pól radiancyjnych), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Przybliżone różniczkowalne renderowanie punktowe jednopikselowe), Gaussian Splatting (Rozpryskiwanie Gaussa) i TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering – Trójliniowe rozpryskiwanie punktowe do renderowania pól radiancyjnych w czasie rzeczywistym). Każda z nich stanowi krok naprzód w naszym dążeniu do tworzenia coraz bardziej realistycznych światów wirtualnych.
Neural Radiance Fields (NeRF) – Sieci neuronowe pól radiancyjnych
NeRF pojawił się jako przełomowe podejście, przekształcające zbiór obrazów 2D w nawigowalną scenę 3D. Wykorzystuje sieć neuronową do nauczenia się trójwymiarowej reprezentacji sceny w wysokiej rozdzielczości, umożliwiając renderowanie obrazów z różnych punktów widzenia z zadziwiającą szczegółowością i fotorealizmem. Technologia ta znalazła zastosowanie w różnych dziedzinach, od wirtualnej rzeczywistości po nawigację autonomiczną.
Instant NeRF: Następny krok
Istotnym postępem w technologii NeRF jest Instant NeRF. Opracowany przez firmę NVIDIA, znacząco przyspiesza proces, trenując model na kilkudziesięciu zdjęciach w ciągu sekund i renderując scenę 3D w milisekundach. Ta szybka zdolność renderowania otwiera nowe możliwości dla aplikacji czasu rzeczywistego i może zrewolucjonizować tworzenie treści 3D.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Przybliżone różniczkowalne renderowanie punktowe jednopikselowe
ADOP, czyli Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering, to punktowy, różniczkowalny potok renderowania neuronowego wprowadzony przez Dariusa Rückerta, Linusa Franke i Marca Stammingera. System ten jest przeznaczony do przyjmowania skalibrowanych obrazów z kamery i geometrii zastępczej sceny, zazwyczaj chmury punktów, jako danych wejściowych. Chmura punktów jest następnie rasteryzowana przy użyciu nauczonych wektorów cech jako kolorów, a głęboka sieć neuronowa jest wykorzystywana do wypełniania luk i cieniowania każdego piksela wyjściowego.
Rasteryzator w ADOP renderuje punkty jako jednopikselowe splaty, co jest nie tylko bardzo szybkie, ale także pozwala na efektywne obliczanie gradientów w odniesieniu do wszystkich istotnych parametrów wejściowych. To sprawia, że jest on szczególnie odpowiedni do zastosowań wymagających szybkości renderowania w czasie rzeczywistym, nawet dla modeli zawierających znacznie ponad 100 milionów punktów.
Ponadto ADOP zawiera w pełni różniczkowalny, fizycznie oparty fotometryczny model kamery, który obejmuje ekspozycję, balans bieli i funkcję odpowiedzi kamery. Kierując się zasadami renderowania odwrotnego, ADOP udoskonala swoje dane wejściowe, aby zminimalizować niespójności i zoptymalizować jakość swojego wyjścia. Obejmuje to optymalizację parametrów strukturalnych, takich jak pozycja kamery, zniekształcenia obiektywu, pozycje punktów i cechy, a także parametrów fotometrycznych, takich jak funkcja odpowiedzi kamery, winietowanie oraz ekspozycja i balans bieli dla każdego obrazu.
Dzięki zdolności do płynnej obsługi obrazów wejściowych o różnej ekspozycji i balansie bieli oraz zdolności do generowania wyjścia o wysokim zakresie dynamiki, ADOP stanowi znaczący postęp w dziedzinie renderowania neuronowego. Jeśli interesuje Cię grafika komputerowa, zwłaszcza alternatywy dla Gaussian splatting, podejście ADOP do rasteryzacji punktowej i udoskonalania scen może być bardzo istotne dla Twojej pracy lub badań.
Gaussian Splatting – Rozpryskiwanie Gaussa
Przechodząc do metod tradycyjnych, Gaussian Splatting jest wypróbowaną i przetestowaną techniką renderowania wolumetrycznego i grafiki punktowej. Projektuje dane 3D na płaszczyznę 2D za pomocą rozkładów Gaussa, tworząc płynne przejścia i renderując dane wolumetryczne, takie jak skany medyczne, z imponującą klarownością.
Najnowsze osiągnięcia
Ostatnie postępy wprowadziły 3D Gaussian Splatting (3DGS), które przyspiesza prędkość renderowania i zapewnia wyraźną reprezentację scen. Ułatwia to dynamiczną rekonstrukcję i zadania edycyjne, przesuwając granice tego, co można osiągnąć za pomocą tradycyjnych metod splattingu.
TRIPS: Granica renderowania w czasie rzeczywistym
TRIPS reprezentuje najnowocześniejsze rozwiązanie, łącząc w sobie mocne strony Gaussian Splatting i ADOP (Adaptive Density Point Clouds – Adaptacyjne chmury punktów gęstości). Rasteryzuje punkty w piramidę obrazów w przestrzeni ekranu, umożliwiając renderowanie dużych punktów za pomocą pojedynczego trójliniowego zapisu. Lekka sieć neuronowa rekonstruuje następnie szczegółowy obraz bez dziur.
Dlaczego TRIPS się wyróżnia
- Wydajność w czasie rzeczywistym: TRIPS utrzymuje 60 klatek na sekundę na standardowym sprzęcie, co czyni go odpowiednim do zastosowań w czasie rzeczywistym.
- Różniczkowalny potok renderowania: Różniczkowalność potoku oznacza, że rozmiary i pozycje punktów mogą być optymalizowane automatycznie, co poprawia jakość renderowanej sceny.
- Jakość w trudnych scenariuszach: TRIPS doskonale radzi sobie z renderowaniem złożonych geometrii i rozległych krajobrazów, zapewniając lepszą stabilność temporalną i szczegółowość niż poprzednie metody.
Potok TRIPS
Zasoby TRIPS
Podsumowanie
Podróż od NeRF do TRIPS podsumowuje szybki postęp w renderowaniu scen 3D. W miarę jak zmierzamy w kierunku bardziej wydajnych i wiernych metod, potencjał tworzenia immersyjnych doświadczeń wirtualnych staje się coraz bardziej namacalny. Technologie te nie tylko przesuwają granice w grafice, ale także torują drogę innowacjom w różnych branżach, od rozrywki po planowanie urbanistyczne.
Dla osób pragnących głębiej zanurzyć się w te technologie, dostępnych jest wiele zasobów, w tym obszerne recenzje i platformy open-source, które ułatwiają rozwój projektów NeRF. Przyszłość renderowania 3D rysuje się w jasnych barwach, a to technologie takie jak NeRF, Gaussian Splatting i TRIPS oświetlą drogę naprzód.