Oblast 3D grafike je svedočila izvanrednoj evoluciji, posebno u tehnikama koje se koriste za prikazivanje kompleksnih scena. Ovaj članak se bavi zamršenošću tri ključne tehnologije koje su oblikovale ovu oblast: NeRF (Neural Radiance Fields – Neuronske mreže radijanse), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Aproksimativno diferencijabilno prikazivanje tačaka od jednog piksela), Gaussian Splatting (Gasno raspršivanje) i TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering – Trilinearno raspršivanje tačaka za prikazivanje polja radijanse u realnom vremenu). Svaka od njih predstavlja korak napred u našoj potrazi za stvaranjem sve realističnijih virtuelnih svetova.
Neural Radiance Fields (NeRF) – Neuronske mreže radijanse
NeRF se pojavio kao revolucionarni pristup, transformišući kolekciju 2D slika u 3D scenu kojom se može navigirati. Koristi neuronsku mrežu da nauči 3D reprezentaciju scene visoke rezolucije, omogućavajući prikazivanje slika iz različitih uglova gledanja sa zapanjujućim detaljima i fotorealizmom. Tehnologija je pronašla primenu u različitim oblastima, od virtuelne realnosti do autonomne navigacije.
Instant NeRF: Sledeći korak
Značajan napredak u NeRF tehnologiji je Instant NeRF. Razvijen od strane kompanije NVIDIA, značajno ubrzava proces, trenirajući na nekoliko desetina fotografija u sekundama i prikazujući 3D scenu u milisekundama. Ova sposobnost brzog prikazivanja otvara nove mogućnosti za aplikacije u realnom vremenu i mogla bi da revolucionizuje kreiranje 3D sadržaja.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Aproksimativno diferencijabilno prikazivanje tačaka od jednog piksela
ADOP, što je skraćenica za Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering (Aproksimativno diferencijabilno prikazivanje tačaka od jednog piksela), je neuronska mreža za prikazivanje zasnovana na tačkama, koja može da se diferencira, a predstavili su je Darius Rikert, Linus Franke i Mark Štaminger. Ovaj sistem je dizajniran da kao ulaz uzima kalibrisane slike kamere i aproksimativnu geometriju scene, obično oblak tačaka. Oblak tačaka se zatim rasterizuje sa naučenim vektorskim karakteristikama kao bojama, a duboka neuronska mreža se koristi za popunjavanje praznina i senčenje svakog izlaznog piksela.
Rasterizator u ADOP-u prikazuje tačke kao raspršene piksele veličine jednog piksela, što nije samo veoma brzo, već omogućava i efikasno izračunavanje gradijenata u odnosu na sve relevantne ulazne parametre. To ga čini posebno pogodnim za aplikacije koje zahtevaju brzine prikazivanja u realnom vremenu, čak i za modele sa znatno preko 100 miliona tačaka.
Štaviše, ADOP uključuje potpuno diferencijabilan fotometrijski model kamere zasnovan na fizici, koji obuhvata ekspoziciju, balans belog i funkciju odziva kamere. Prateći principe inverznog prikazivanja, ADOP prečišćava svoj ulaz kako bi minimizirao nedoslednosti i optimizovao kvalitet svog izlaza. Ovo uključuje optimizaciju strukturnih parametara kao što su poza kamere, izobličenja sočiva, pozicije tačaka i karakteristike, kao i fotometrijske parametre kao što su funkcija odziva kamere, vinjetiranje i ekspozicija i balans belog po slici.
Zbog svoje sposobnosti da glatko rukuje ulaznim slikama sa promenljivom ekspozicijom i balansom belog, i svoje sposobnosti da generiše izlaz visokog dinamičkog opsega, ADOP predstavlja značajan napredak u oblasti neuronskog prikazivanja. Ako ste zainteresovani za računarsku grafiku, posebno alternative za Gasno raspršivanje, ADOP-ov pristup rasterizaciji tačaka i prečišćavanju scene bi mogao biti prilično relevantan za vaš rad ili istraživanje.
Gaussian Splatting – Gasno raspršivanje
Prelazeći na tradicionalne metode, Gaussian Splatting stoji kao isprobana i testirana tehnika za volumetrijsko prikazivanje i grafiku zasnovanu na tačkama. Projektuje 3D podatke na 2D ravan koristeći Gausove distribucije, stvarajući glatke prelaze i prikazujući volumetrijske podatke, poput medicinskih skenova, sa impresivnom jasnoćom.
Nedavni razvoj
Nedavni napreci su uveli 3D Gaussian Splatting (3DGS), koji ubrzava brzine prikazivanja i pruža eksplicitnu reprezentaciju scena. Ovo olakšava dinamičku rekonstrukciju i zadatke uređivanja, pomerajući granice onoga što se može postići tradicionalnim metodama raspršivanja.
TRIPS: Granica prikazivanja u realnom vremenu
TRIPS predstavlja vrhunac tehnologije, kombinujući snage Gaussian Splatting i ADOP (Adaptive Density Point Clouds – Adaptivni oblaci tačaka gustine). On rasterizuje tačke u piramidu slika u prostoru ekrana, omogućavajući prikazivanje velikih tačaka jednim trilinearnim upisom. Lagana neuronska mreža zatim rekonstruiše detaljnu sliku bez rupa.
Zašto se TRIPS izdvaja
- Performanse u realnom vremenu: TRIPS održava brzinu od 60 fps na standardnom hardveru, što ga čini pogodnim za aplikacije u realnom vremenu.
- Diferencijabilna linija prikaza: Diferencijabilnost linije znači da se veličine i pozicije tačaka mogu automatski optimizovati, poboljšavajući kvalitet prikazane scene.
- Kvalitet u izazovnim scenarijima: TRIPS se ističe u prikazivanju složenih geometrija i prostranih pejzaža, pružajući bolju temporalnu stabilnost i detalje od prethodnih metoda.
TRIPS cevovod
TRIPS Resursi
Zaključak
Putovanje od NeRF-a do TRIPS-a obuhvata brzi napredak u 3D prikazivanju scena. Kako se krećemo ka efikasnijim metodama visoke vernosti, potencijal za stvaranje impresivnih virtuelnih iskustava postaje sve opipljiviji. Ove tehnologije ne samo da pomeraju granice u grafici, već i utiru put inovacijama u različitim industrijama, od zabave do urbanističkog planiranja.
Za one koji žele da dublje istraže ove tehnologije, na raspolaganju je bogatstvo resursa, uključujući sveobuhvatne preglede i platforme otvorenog koda koje olakšavaju razvoj NeRF projekata. Budućnost 3D prikazivanja je svetla, a tehnologije poput NeRF, Gasnog raspršivanja i TRIPS-a su te koje će osvetliti put napred.