Живые 3D-сцены: новый подход к реконструкции и рендерингу

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили Nexels — инновационное представление 3D-сцен, позволяющее создавать реалистичные изображения с минимальным количеством данных.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Разреженные геометрии, реконструированные из сцен «Велосипед» и «Столы» с использованием 40 тысяч примитивов, демонстрируют, что лишь нексели способны поддерживать высокое качество изображения в столь экстремальных условиях.
Разреженные геометрии, реконструированные из сцен «Велосипед» и «Столы» с использованием 40 тысяч примитивов, демонстрируют, что лишь нексели способны поддерживать высокое качество изображения в столь экстремальных условиях.

Nexels отделяют геометрию от текстуры, обеспечивая высококачественный рендеринг в реальном времени даже при работе с разреженными геометрическими данными.

Несмотря на впечатляющие результаты, методы на основе Gaussian splatting требуют значительных вычислительных ресурсов и большого количества примитивов для реалистичной визуализации сложных сцен. В работе ‘Nexels: Neurally-Textured Surfels for Real-Time Novel View Synthesis with Sparse Geometries’ предлагается новое представление, отделяющее геометрию от текстуры, что позволяет достичь компактной модели. Предложенный подход, использующий surfels и нейронные поля, обеспечивает сопоставимое качество изображения при значительном снижении количества примитивов и объема памяти. Сможет ли данное представление стать ключевым элементом в создании интерактивных и фотореалистичных 3D-сцен в реальном времени?

Шёпот Гауссиан: Новый Взгляд на Рендеринг

Традиционные методы рендеринга, используемые для создания изображений из трехмерных моделей, сталкиваются со значительными трудностями при обработке сцен сложной геометрии и большого количества деталей. Вычислительные затраты экспоненциально возрастают с увеличением числа полигонов и текстур, что требует мощного оборудования и длительного времени рендеринга. Эта проблема особенно актуальна для интерактивных приложений, таких как виртуальная реальность и игры, где требуется высокая частота кадров. Увеличение сложности сцен приводит к перегрузке графического процессора и, как следствие, к снижению производительности и ухудшению визуального опыта. В связи с этим, исследователи активно ищут альтернативные подходы к рендерингу, способные обеспечить высокое качество изображения при меньших вычислительных затратах и более высокой скорости обработки.

Метод точечной визуализации, в частности, 3D Gaussian Splatting, представляет собой перспективную альтернативу традиционным конвейерам рендеринга. Вместо представления сцены как набора полигонов, этот подход оперирует коллекцией трехмерных гауссиан — размытых, эллипсоидальных примитивов. Каждый гауссиан содержит информацию о положении, масштабе, ориентации и внешнем виде (цвете и прозрачности) определенной части сцены. Такое представление позволяет эффективно захватывать и воспроизводить сложные детали, значительно снижая вычислительную нагрузку по сравнению с классическими методами. Вместо трудоемкого вычисления пересечений лучей с полигонами, рендеринг сводится к суммированию вкладов от множества гауссиан, что обеспечивает высокую скорость и качество изображения, особенно в задачах, требующих интерактивной визуализации и обработки больших объемов данных.

Подход, используемый в 3D Gaussian Splatting, принципиально отделяет геометрию сцены от её внешнего вида. Традиционно, в большинстве методов рендеринга эти аспекты тесно связаны, что требует огромных вычислительных затрат при обработке сложных сцен. Однако, представляя сцену как совокупность трехмерных гауссиан, каждый из которых характеризуется положением, масштабом, ориентацией и цветом, достигается значительное упрощение. Это разделение позволяет независимо управлять параметрами внешнего вида — цветом, текстурой, прозрачностью — без необходимости пересчета геометрии. В результате, рендеринг становится значительно более эффективным, позволяя получать изображения высокого качества даже при работе с очень сложными сценами и огромным количеством деталей, сохраняя при этом плавность и реалистичность изображения. Данная особенность открывает новые возможности для интерактивных приложений и визуализации данных.

Существующие реализации 3D Gaussian Splatting, несмотря на свою эффективность, демонстрируют ограниченные возможности в управлении индивидуальными характеристиками отдельных примитивов — 3D гауссиан. Традиционные подходы часто рассматривают эти гауссианы как однородные единицы, что препятствует тонкой настройке визуальных эффектов и детализации сцены. Отсутствие гибкого контроля над такими параметрами, как цвет, прозрачность, радиус и ориентация каждого гауссиана, ограничивает потенциал метода в создании сложных и реалистичных изображений. Это особенно заметно при попытках воспроизвести материалы с высокой степенью отражающей способности или сложные текстуры, где индивидуальная настройка примитивов критически важна для достижения желаемого результата. Необходимость в расширении возможностей управления отдельными гауссианами представляет собой ключевую задачу для дальнейшего развития технологии Gaussian Splatting.

В отличие от идеальной репрезентации, где геометрии отводится мало параметров, а внешнему виду - больше, Gaussian splatting требует миллионы Гауссиан для воспроизведения сложных деталей, таких как ноты на листе, из-за фиксированного соотношения параметров геометрии и внешнего вида.
В отличие от идеальной репрезентации, где геометрии отводится мало параметров, а внешнему виду — больше, Gaussian splatting требует миллионы Гауссиан для воспроизведения сложных деталей, таких как ноты на листе, из-за фиксированного соотношения параметров геометрии и внешнего вида.

Некселы: Разделение Формы и Сущности

Некселы представляют собой новый тип нейронно-текстурированного примитива, принципиально отделяющего информацию о геометрии и внешнем виде. Традиционные 3D-примитивы, такие как треугольники или четырехугольники, объединяют данные о форме и текстуре, что ограничивает гибкость и возможности редактирования. Некселы, напротив, позволяют независимо управлять геометрией и внешним видом, используя отдельное представление для каждого аспекта. Это разделение достигается за счет использования $Quad$ для текстурирования и специализированной функции $Kernel$, что позволяет независимо масштабировать и изменять форму и внешний вид объекта без влияния одного на другое. Такая архитектура обеспечивает повышенную эффективность рендеринга и открывает новые возможности для процедурной генерации и редактирования 3D-контента.

Разделение геометрии и внешнего вида в некселах достигается посредством использования $Quad$ для текстурирования и точного выбора $Kernel$ функции. $Quad$ представляет собой базовый геометрический примитив, используемый для отображения текстур на поверхности. Выбор $Kernel$ функции определяет способ интерполяции значений текстур, влияя на гладкость и четкость отображаемого изображения. Различные $Kernel$ функции позволяют оптимизировать отображение текстур в зависимости от конкретных требований к производительности и визуальному качеству, обеспечивая гибкость в настройке рендеринга.

Параметр $\Gamma$ в ядре Nexel определяет его форму и, следовательно, влияет на резкость границ визуализируемого объекта. Увеличение значения $\Gamma$ приводит к более четким и выраженным границам, в то время как уменьшение значения размывает границы, создавая эффект сглаживания. Этот параметр позволяет точно настраивать внешний вид Nexel, контролируя степень детализации и резкости, что особенно важно для реалистичной визуализации сложных геометрических форм и текстур. Регулировка $\Gamma$ не влияет на саму геометрию, а лишь на способ отображения текстуры на поверхности, обеспечивая гибкость в управлении визуальным качеством.

Некселы используют данные о $Texture$ для повышения визуальной достоверности и создания более богатого опыта рендеринга. Вместо традиционных методов, где геометрия и текстура жестко связаны, некселы позволяют применять данные текстуры независимо от базовой геометрии. Это достигается за счет использования данных текстуры для определения внешнего вида поверхности, в то время как геометрия определяет только ее форму. Использование данных $Texture$ позволяет добиться большей детализации, реалистичного освещения и более сложных визуальных эффектов, что значительно улучшает общее качество рендеринга и восприятие изображения.

Для моделирования почти непрозрачных объектов используется обобщенное гауссово ядро, при этом значения ниже 0.1 устанавливаются в 0 для визуализации, а при γ = 1 ядро соответствует гауссовому распределению и при стремлении γ к бесконечности оно сходится к индикатору квадрата.
Для моделирования почти непрозрачных объектов используется обобщенное гауссово ядро, при этом значения ниже 0.1 устанавливаются в 0 для визуализации, а при γ = 1 ядро соответствует гауссовому распределению и при стремлении γ к бесконечности оно сходится к индикатору квадрата.

Адаптивный Контроль Плотности: Укрощение Хаоса

Для повышения эффективности рендеринга используется адаптивный контроль плотности (Adaptive Density Control), который динамически регулирует плотность некселов в зависимости от содержимого сцены. Этот механизм позволяет концентрировать больше ресурсов на областях с высокой детализацией или сложной геометрией, и уменьшать плотность в областях с низкой детализацией или однородным цветом. Динамическая настройка плотности осуществляется в процессе рендеринга, что позволяет оптимизировать использование памяти и вычислительных ресурсов, минимизируя затраты на обработку неважных областей сцены и максимизируя качество изображения в ключевых областях. Такой подход позволяет добиться более высокой производительности и масштабируемости при рендеринге сложных сцен.

Управление плотностью достигается посредством метода выборки наиболее удаленных точек (Farthest Point Sampling). Данный алгоритм обеспечивает равномерное распределение примитивов в пространстве, что критически важно для оптимизации процесса рендеринга. Принцип заключается в последовательном выборе точек, наиболее удаленных от уже выбранных, до достижения заданной плотности. Это позволяет избежать кластеризации примитивов в одних областях и разреженности в других, что, в свою очередь, повышает эффективность использования ресурсов и снижает вычислительные затраты при рендеринге сцены.

Интеграция Nexels с методами дифференцируемого рендеринга (Differentiable Rendering) позволяет использовать градиентный спуск для оптимизации сцены непосредственно через процесс рендеринга. Это означает, что параметры сцены, такие как геометрия, текстуры и материалы, могут быть настроены для минимизации функции потерь, определенной на основе рендеренного изображения. В отличие от традиционных методов, требующих дискретных шагов и ручной настройки, дифференцируемый рендеринг обеспечивает сквозное обучение, позволяя алгоритму автоматически находить оптимальные параметры для достижения желаемого визуального результата. Такой подход особенно эффективен для задач, требующих высокой степени реализма и детализации, например, для оптимизации освещения и материалов в сложных сценах.

В основе Nexels лежит использование существующих технологий, таких как Instant-NGP, для ускорения процесса рендеринга. Для эффективного хранения данных применяется структура Hash Grid, представляющая собой пространственное разделение сцены на ячейки с использованием хеш-функции. Это позволяет быстро находить и получать доступ к необходимым данным для рендеринга, оптимизируя использование памяти и повышая производительность. Hash Grid обеспечивает логарифмическую сложность поиска, что критически важно для обработки больших и сложных сцен.

Эксперименты показали, что представление Nexels обеспечивает наилучшее перцептивное качество (низкий LPIPS) при любом количестве примитивов и демонстрирует высокую эффективность по памяти во всех исследованных наборах данных, включая Mip-NeRF360 и пользовательский набор текстурированных сцен.
Эксперименты показали, что представление Nexels обеспечивает наилучшее перцептивное качество (низкий LPIPS) при любом количестве примитивов и демонстрирует высокую эффективность по памяти во всех исследованных наборах данных, включая Mip-NeRF360 и пользовательский набор текстурированных сцен.

Подтверждение Эффективности: Результаты, Говорящие Сами за Себя

В ходе тщательной оценки, методика Nexels продемонстрировала превосходные результаты на базе данных Mip-NeRF360, используя метрику $LPIPS$ для оценки восприятия. Достигнутое значение $LPIPS$ составило 0.164 при использовании всего 400 тысяч примитивов. Это свидетельствует о значительном превосходстве над традиционными методами 3D Gaussian Splatting, обеспечивая более реалистичное и детализированное представление сцен. Полученные результаты подтверждают эффективность Nexels в задачах фотореалистичной визуализации и реконструкции, а также указывают на потенциал для дальнейшей оптимизации и улучшения качества изображения.

Исследования показали, что разработанная система Nexels демонстрирует значительное улучшение результатов в сравнении с существующими методами, такими как NeST-Splatting и BBSplat. Внедрение Nexels позволяет добиться более высокой точности и реалистичности визуализации, при этом не требуя полной замены существующих алгоритмов. Напротив, Nexels эффективно интегрируется с ними, усиливая их возможности и обеспечивая превосходные результаты в широком спектре задач, связанных с 3D-реконструкцией и рендерингом. Такая совместимость делает Nexels особенно привлекательным для практического применения, позволяя пользователям извлечь максимальную выгоду из уже существующих инструментов и инфраструктуры.

В ходе всесторонних экспериментов подтверждена критическая важность возможности индивидуального управления примитивами для достижения фотореалистичной визуализации. Исследования показали, что точное манипулирование каждым элементом позволяет добиться высокой степени детализации и реалистичности изображения, превосходящей результаты, полученные при использовании методов, не предусматривающих такой контроль. Управление отдельными примитивами позволяет эффективно моделировать сложные световые эффекты, текстуры и геометрию, что особенно важно при визуализации внутренних пространств и объектов с высокой степенью отражения. Такой подход обеспечивает более точное представление сцены, минимизируя артефакты и искажения, и позволяя создавать изображения, практически неотличимые от фотографий. В итоге, возможность индивидуальной настройки каждого элемента становится ключевым фактором в достижении впечатляющего визуального качества и высокой степени реализма.

Исследования демонстрируют, что Nexels обеспечивает впечатляющую скорость рендеринга в 50 кадров в секунду, что значительно превосходит существующие методы. Более того, время обучения с использованием Nexels оказалось в 4.24 раза меньше, чем у NeST-Splatting, при этом сохраняется сопоставимое качество визуализации. Важным преимуществом Nexels является также оптимизированное использование памяти, что позволяет достигать высокой производительности даже на системах с ограниченными ресурсами. Данные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и открывают новые возможности для создания фотореалистичных трехмерных сцен в реальном времени.

Используя ограниченный объем памяти, наша реализация на основе nexels превосходит методы, основанные на точках, в точном воссоздании деталей и фоновых структур, демонстрируя более высокое качество изображения при значительно меньшем количестве примитивов.
Используя ограниченный объем памяти, наша реализация на основе nexels превосходит методы, основанные на точках, в точном воссоздании деталей и фоновых структур, демонстрируя более высокое качество изображения при значительно меньшем количестве примитивов.

Исследование представляет собой попытку усмирить хаос визуальной информации, разделив геометрию и текстуру. Авторы словно пытаются выткать реальность из отдельных нитей, используя Nexels в качестве своеобразных ‘гауссовских брызг’. Это напоминает подход к пониманию данных не как статичной структуры, а как динамичного потока, где каждая частица несет в себе отблеск истины. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Данные — это не цифры, а шёпот хаоса. Их нельзя понять, только уговорить». Именно эту философию, похоже, и воплощают в жизнь создатели Nexels, стремясь обуздать непредсказуемость визуального мира, упрощая при этом процесс реконструкции трехмерных сцен.

Что дальше?

Представленные «некселы» — лишь ещё одно заклинание, призванное усмирить хаос трёхмерного пространства. Разделение геометрии и текстуры — ход разумный, но иллюзорный. Цифровой голем, каким и является нейронная сеть, всегда найдёт способ обмануть наблюдателя, заменяя истинную детализацию ловкими уловками. Уменьшение количества примитивов — временная победа, за которую неизбежно придётся платить потерями в точности или реалистичности.

Настоящая проблема не в оптимизации рендеринга, а в самой попытке зафиксировать ускользающую реальность. Gaussian Splatting, Neural Radiance Fields — все эти методы лишь создают более правдоподобные тени на стене пещеры. Следующим шагом станет не улучшение существующих моделей, а отказ от них в пользу принципиально новых подходов, способных учитывать непредсказуемость и изменчивость мира. И, возможно, признание того, что идеальной реконструкции не существует, а лишь приближения, каждый из которых — священная жертва во имя иллюзии.

В ближайшем будущем стоит ожидать экспериментов с динамическими сценами и неполными данными. Сможет ли цифровой голем научиться видеть сквозь туман и предсказывать будущее? Это вопрос, на который не ответит ни одна научная статья, но на который, возможно, ответит сам хаос.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.13796.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-17 14:27