Lĩnh vực đồ họa 3D đã chứng kiến một sự phát triển vượt bậc, đặc biệt là trong các kỹ thuật được sử dụng để kết xuất các cảnh phức tạp. Bài viết này đi sâu vào sự phức tạp của ba công nghệ then chốt đã định hình bối cảnh: NeRF (Neural Radiance Fields – Trường Bức Xạ Thần Kinh), ADOP (Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Kết Xuất Điểm Ảnh Đơn Khác Biệt Gần Đúng), Gaussian Splatting (Tán Xạ Gaussian) và TRIPS (Trilinear Point Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering – Tán Xạ Điểm Tam Tuyến Tính cho Kết Xuất Trường Bức Xạ Thời Gian Thực). Mỗi công nghệ này đều đại diện cho một bước tiến trong hành trình tạo ra những thế giới ảo ngày càng chân thực hơn.
Neural Radiance Fields (NeRF) – Trường Bức Xạ Thần Kinh
NeRF nổi lên như một phương pháp đột phá, chuyển đổi một tập hợp các hình ảnh 2D thành một cảnh 3D có thể điều hướng được. Nó sử dụng mạng nơ-ron để học biểu diễn 3D độ phân giải cao của cảnh, cho phép kết xuất hình ảnh từ các góc nhìn khác nhau với độ chi tiết đáng kinh ngạc và độ chân thực như ảnh chụp. Công nghệ này đã tìm thấy ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thực tế ảo đến điều hướng tự động.
Instant NeRF: Bước Tiến Tiếp Theo
Một tiến bộ đáng chú ý trong công nghệ NeRF là Instant NeRF. Được phát triển bởi NVIDIA, nó tăng tốc đáng kể quy trình, đào tạo trên một vài chục bức ảnh trong vài giây và kết xuất cảnh 3D trong vài mili giây. Khả năng kết xuất nhanh chóng này mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng thời gian thực và có thể cách mạng hóa việc tạo nội dung 3D.
ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering – Kết Xuất Điểm Ảnh Đơn Khác Biệt Gần Đúng
ADOP, viết tắt của Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering, là một quy trình kết xuất thần kinh dựa trên điểm và có thể phân biệt được, được giới thiệu bởi Darius Rückert, Linus Franke và Marc Stamminger. Hệ thống này được thiết kế để lấy hình ảnh camera đã hiệu chỉnh và hình học proxy của cảnh, thường là đám mây điểm, làm đầu vào. Đám mây điểm sau đó được raster hóa với các vectơ đặc trưng đã học được làm màu sắc và một mạng nơ-ron sâu được sử dụng để lấp đầy các khoảng trống và tô bóng từng pixel đầu ra.
Bộ raster hóa trong ADOP kết xuất các điểm dưới dạng các splat một pixel, không chỉ rất nhanh mà còn cho phép tính toán hiệu quả các gradient đối với tất cả các tham số đầu vào liên quan. Điều này làm cho nó đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu tốc độ kết xuất thời gian thực, ngay cả đối với các mô hình có hơn 100 triệu điểm.
Hơn nữa, ADOP bao gồm một mô hình camera đo sáng dựa trên vật lý hoàn toàn có thể phân biệt được, bao gồm độ phơi sáng, cân bằng trắng và hàm phản hồi của camera. Bằng cách tuân theo các nguyên tắc kết xuất ngược, ADOP tinh chỉnh đầu vào của nó để giảm thiểu sự không nhất quán và tối ưu hóa chất lượng đầu ra. Điều này bao gồm tối ưu hóa các tham số cấu trúc như tư thế camera, độ méo ống kính, vị trí điểm và đặc trưng, cũng như các tham số đo sáng như hàm phản hồi của camera, sự tối góc, và độ phơi sáng và cân bằng trắng trên mỗi hình ảnh.
Do khả năng xử lý trơn tru các hình ảnh đầu vào với độ phơi sáng và cân bằng trắng khác nhau, và khả năng tạo ra đầu ra dải tần nhạy sáng cao, ADOP đại diện cho một tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực kết xuất thần kinh. Nếu bạn quan tâm đến đồ họa máy tính, đặc biệt là các giải pháp thay thế cho Gaussian splatting, thì cách tiếp cận raster hóa điểm và tinh chỉnh cảnh của ADOP có thể khá phù hợp với công việc hoặc nghiên cứu của bạn.
Gaussian Splatting – Tán Xạ Gaussian
Chuyển sang các phương pháp truyền thống hơn, Gaussian Splatting nổi bật như một kỹ thuật đã được thử nghiệm và kiểm chứng để kết xuất thể tích và đồ họa dựa trên điểm. Nó chiếu dữ liệu 3D lên mặt phẳng 2D bằng cách sử dụng phân phối Gaussian, tạo ra các chuyển đổi mượt mà và kết xuất dữ liệu thể tích như ảnh quét y tế với độ rõ nét ấn tượng.
Những Phát Triển Gần Đây
Những tiến bộ gần đây đã giới thiệu 3D Gaussian Splatting (3DGS), giúp tăng tốc độ kết xuất và cung cấp biểu diễn rõ ràng về cảnh. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc tái cấu trúc và chỉnh sửa động, đẩy lùi ranh giới của những gì có thể đạt được với các phương pháp splatting truyền thống.
TRIPS: Tiên Phong trong Kết Xuất Thời Gian Thực
TRIPS đại diện cho đỉnh cao công nghệ, kết hợp sức mạnh của Gaussian Splatting và ADOP (Adaptive Density Point Clouds – Đám Mây Điểm Mật Độ Thích Ứng). Nó raster hóa các điểm thành một kim tự tháp hình ảnh không gian màn hình, cho phép kết xuất các điểm lớn chỉ bằng một lần ghi tam tuyến tính. Một mạng nơ-ron nhẹ sau đó tái cấu trúc một hình ảnh chi tiết, không có lỗ hổng.
Tại Sao TRIPS Nổi Bật
- Hiệu Suất Thời Gian Thực: TRIPS duy trì tốc độ 60 khung hình/giây trên phần cứng tiêu chuẩn, khiến nó phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.
- Quy Trình Kết Xuất Khả Vi Sai: Khả năng vi sai của quy trình có nghĩa là kích thước và vị trí điểm có thể được tối ưu hóa tự động, nâng cao chất lượng của cảnh được kết xuất.
- Chất Lượng Trong Các Tình Huống Khó Khăn: TRIPS vượt trội trong việc kết xuất các hình học phức tạp và cảnh quan rộng lớn, mang lại sự ổn định thời gian và chi tiết tốt hơn so với các phương pháp trước đây.
Quy Trình TRIPS
Tài Nguyên TRIPS
Tổng Kết
Hành trình từ NeRF đến TRIPS gói gọn sự tiến bộ nhanh chóng trong kết xuất cảnh 3D. Khi chúng ta hướng tới các phương pháp hiệu quả và có độ trung thực cao hơn, tiềm năng tạo ra trải nghiệm ảo sống động ngày càng trở nên hữu hình. Những công nghệ này không chỉ đẩy lùi giới hạn trong đồ họa mà còn mở đường cho sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ giải trí đến quy hoạch đô thị.
Đối với những người muốn tìm hiểu sâu hơn về các công nghệ này, có rất nhiều tài nguyên có sẵn, bao gồm các bài đánh giá toàn diện và các nền tảng mã nguồn mở tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các dự án NeRF. Tương lai của kết xuất 3D rất tươi sáng và chính các công nghệ như NeRF, Gaussian Splatting và TRIPS sẽ soi sáng con đường phía trước.