Область 3D-графики пережила значительную эволюцию, особенно в техниках, используемых для рендеринга сложных сцен. Эта статья углубляется в детали трех ключевых технологий, которые сформировали современный ландшафт: NeRF (нейронные поля излучения), ADOP (приблизительный дифференцируемый рендеринг однопиксельных точек), Gaussian Splatting и TRIPS (трилинейный рендеринг точек для рендеринга полей излучения в реальном времени). Каждая из них представляет собой шаг вперед в нашем стремлении создавать все более реалистичные виртуальные миры.
Нейронные поля излучения (NeRF)
NeRF стали революционным подходом, преобразующим набор 2D-изображений в трехмерную сцену, доступную для навигации. В этой технологии используется нейронная сеть для изучения 3D-представления сцены в высоком разрешении, что позволяет визуализировать изображения с разных точек обзора с поразительной детализацией и фотореализмом. Технология нашла применение в различных областях, от виртуальной реальности до автономной навигации.
Instant NeRF: Следующий шаг
Заметным усовершенствованием технологии NeRF является Instant NeRF. Разработанная компанией NVIDIA, эта технология значительно ускоряет процесс, обучаясь на нескольких десятках фотографий за секунды и визуализируя 3D-сцену за миллисекунды. Эта возможность быстрой визуализации открывает новые перспективы для приложений реального времени и может революционизировать создание 3D-контента.
ADOP: Приблизительный дифференцируемый рендеринг однопиксельных точек
ADOP, что расшифровывается как Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering (приблизительный дифференцируемый рендеринг однопиксельных точек), представляет собой конвейер нейронного рендеринга на основе точек и с возможностью дифференцирования, представленный Дариусом Рюкертом, Линусом Франке и Марком Штаммингером. Эта система предназначена для приема на вход откалиброванных изображений с камеры и прокси-геометрии сцены, обычно облака точек. Затем облако точек растеризуется с использованием изученных векторов признаков в качестве цветов, и используется глубокая нейронная сеть для заполнения пробелов и затенения каждого выходного пикселя.
Растеризатор в ADOP визуализирует точки в виде однопиксельных сплэтов, что не только очень быстро, но и обеспечивает эффективное вычисление градиентов по отношению ко всем релевантным входным параметрам. Это делает его особенно подходящим для приложений, требующих частоты рендеринга в реальном времени, даже для моделей, насчитывающих более 100 миллионов точек.
Более того, ADOP включает в себя полностью дифференцируемую физически обоснованную фотометрическую модель камеры, которая охватывает экспозицию, баланс белого и функцию отклика камеры. Следуя принципам обратного рендеринга, ADOP уточняет свой вход, чтобы минимизировать несоответствия и оптимизировать качество вывода. Это включает в себя оптимизацию структурных параметров, таких как поза камеры, искажения линз, положения точек и признаки, а также фотометрических параметров, таких как функция отклика камеры, виньетирование и экспозиция и баланс белого для каждого изображения.
Благодаря своей способности плавно обрабатывать входные изображения с различной экспозицией и балансом белого, а также возможности генерировать вывод с широким динамическим диапазоном, ADOP представляет собой значительный прогресс в области нейронного рендеринга. Если вы интересуетесь компьютерной графикой, особенно альтернативами Gaussian Splatting, подход ADOP к растеризации точек и уточнению сцены может оказаться весьма актуальным для вашей работы или исследований.
Gaussian Splatting
Переходя к традиционным методам, Gaussian Splatting зарекомендовала себя как проверенная техника объемного рендеринга и точечной графики. Она проецирует 3D-данные на 2D-плоскость, используя гауссовы распределения, создавая плавные переходы и визуализируя объемные данные, такие как медицинские сканы, с впечатляющей четкостью.
Недавние разработки
В недавних разработках был представлен метод 3D Gaussian Splatting (3DGS), который ускоряет скорость рендеринга и обеспечивает явное представление сцен. Это облегчает динамическую реконструкцию и задачи редактирования, расширяя границы того, что можно достичь с помощью традиционных методов сплэтинга.
TRIPS: Передовой край рендеринга в реальном времени
TRIPS представляет собой передовую разработку, объединяющую сильные стороны Gaussian Splatting и ADOP (адаптивные облака точек плотности). Он растеризует точки в пирамиду изображений экранного пространства, позволяя визуализировать большие точки с помощью однократной трилинейной записи. Затем легкая нейронная сеть восстанавливает детализированное изображение без пробелов.
Чем TRIPS выделяется
- Производительность в реальном времени: TRIPS поддерживает частоту 60 кадров в секунду на стандартном оборудовании, что делает его пригодным для приложений реального времени.
- Дифференцируемый конвейер рендеринга: Дифференцируемость конвейера означает, что размеры и положения точек можно оптимизировать автоматически, улучшая качество визуализируемой сцены.
- Качество в сложных сценариях: TRIPS превосходно справляется с рендерингом сложных геометрий и обширных ландшафтов, обеспечивая лучшую временную стабильность и детализацию по сравнению с предыдущими методами.
Конвейер TRIPS
Ресурсы TRIPS
В заключение
Путь от NeRF к TRIPS отражает стремительный прогресс в рендеринге 3D-сцен. По мере того как мы движемся к более эффективным и высокоточным методам, потенциал для создания захватывающих виртуальных впечатлений становится все более ощутимым. Эти технологии не только расширяют границы в графике, но и открывают путь для инноваций в различных отраслях, от развлечений до городского планирования.
Для тех, кто стремится глубже изучить эти технологии, доступно множество ресурсов, включая подробные обзоры и платформы с открытым исходным кодом, которые облегчают разработку проектов NeRF. Будущее 3D-рендеринга выглядит многообещающим, и именно такие технологии, как NeRF, Gaussian Splatting и TRIPS, освещают путь вперед.