Ожившие сцены: новая физика для реалистичной 3D-графики

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили NeHaD — метод, который использует принципы классической механики для создания динамичных и правдоподобных 3D-сцен на основе Gaussian Splatting.

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"

Используя принципы гамильтоновой механики для моделирования динамических гауссовских брызг, достигается повышение реалистичности и когерентности рендеринга, при этом метод, основываясь на физических законах, минимизирует перекрытия деформируемых структур и сохраняет их кластеризацию.

NeHaD объединяет Gaussian Splatting с механикой Гамильтона для физически корректного и эффективного рендеринга динамических сцен.

Воссоздание динамических сцен с реалистичными движениями остаётся сложной задачей в компьютерном зрении и графике. В работе ‘Neural Hamiltonian Deformation Fields for Dynamic Scene Rendering’ представлен новый подход NeHaD, использующий гамильтонову механику для управления деформациями в Gaussian Splatting. Ключевая идея заключается в том, что применение физических принципов позволяет добиться более правдоподобной и устойчивой динамики, в отличие от существующих методов, основанных на предсказании деформаций с помощью нейронных сетей. Сможет ли данный подход открыть новые горизонты в создании реалистичных и эффективных динамических сцен, особенно при использовании потоковой передачи данных?

Трудности Реалистичной Отрисовки Динамических Сцен

Традиционные методы представления трехмерных сцен, такие как поля нейронного излучения (Neural Radiance Fields), испытывают значительные трудности при работе с динамическими сценами из-за своей фундаментальной статической природы. Эти методы, эффективно фиксирующие геометрию и внешний вид статического окружения, не способны адекватно запечатлеть и воспроизвести изменения, происходящие во времени. Представление сцены как неизменной совокупности точек и цветов не позволяет учесть деформации, перемещения и другие временные аспекты, что приводит к нереалистичным визуальным артефактам при попытке отображения динамических объектов или событий. По сути, статичные представления требуют постоянного пересчета и перестроения при каждом изменении в сцене, что приводит к вычислительным затратам и снижению качества рендеринга, особенно в сложных и быстро меняющихся условиях. В результате, для создания убедительных и иммерсивных виртуальных сред, отображающих динамичные процессы, необходимы принципиально новые подходы к представлению и рендерингу трехмерных сцен.

Существующие методы рендеринга динамических сцен часто сталкиваются с проблемой размытости изображения и нереалистичных деформаций объектов, что существенно снижает эффект погружения. Это происходит из-за трудностей в точной фиксации и воспроизведении быстрых изменений в геометрии и внешнем виде сцены. Например, при быстром движении камеры или деформации объекта, традиционные алгоритмы могут создавать артефакты, проявляющиеся как «смазывание» или неестественные искажения. Данные недостатки особенно заметны в интерактивных приложениях, таких как виртуальная реальность и компьютерные игры, где реалистичность и плавность визуализации играют ключевую роль в создании убедительного опыта для пользователя. В результате, стремление к созданию более совершенных методов рендеринга, способных достоверно отображать динамические сцены без артефактов, остается актуальной задачей в области компьютерной графики.

Существенное ограничение современных методов трехмерной визуализации динамических сцен заключается в неспособности адекватно моделировать и отслеживать эволюцию сложных динамических систем во времени. Традиционные подходы, как правило, оперируют статичными представлениями окружения, что приводит к неточностям при отображении движущихся объектов или изменяющихся условий. Сложность заключается в необходимости не просто зафиксировать мгновенный снимок сцены, но и установить взаимосвязь между последовательными состояниями системы, учитывая скорость, траекторию и взаимодействие различных элементов. Эффективное решение требует разработки алгоритмов, способных прогнозировать будущее состояние системы на основе анализа её текущего и прошлого поведения, что особенно актуально для реалистичной визуализации сложных процессов, таких как деформация материалов, потоки жидкости или поведение живых организмов. Без учета временной динамики, визуализация неизбежно теряет свою правдоподобность и погружающий эффект.

Отсутствие предложенных модулей приводит к появлению артефактов движения и искажений при рендеринге, в то время как полная модель NeHaD обеспечивает значительно более высокое качество изображения, подтверждая эффективность разработанного подхода.

Использование Гамильтоновой Механики для Реализма

Гамильтонова механика представляет собой мощный инструментарий для моделирования динамических систем, основанный на принципе сохранения энергии. В отличие от подходов, использующих кинематические ограничения или прямые вычисления положения, гамильтонова формулировка описывает систему через ее обобщенные координаты и импульсы, а эволюция системы во времени определяется гамильтонианом — функцией, выражающей полную энергию системы. Это позволяет автоматически обеспечивать физически правдоподобное движение, поскольку энергия сохраняется на протяжении всей симуляции, а любые внешние силы влияют на изменение энергии системы в соответствии с $H = T + V$, где $T$ — кинетическая энергия, а $V$ — потенциальная энергия. Использование гамильтоновой механики гарантирует, что симулируемое движение не будет содержать нефизичных артефактов, таких как спонтанное возникновение или исчезновение энергии.

Интеграция гамильтоновой механики в конвейер рендеринга позволяет точно моделировать эволюцию динамических сцен во времени. В отличие от традиционных методов, основанных на интерполяции ключевых кадров, данный подход использует уравнения движения, основанные на энергии системы. Это обеспечивает физически корректное поведение объектов, где положение и скорость рассчитываются на каждом шаге симуляции на основе $H = T + V$, где $H$ — гамильтониан, $T$ — кинетическая энергия, а $V$ — потенциальная энергия. В результате, динамика сцен становится детерминированной и предсказуемой, что критически важно для реалистичной визуализации сложных взаимодействий и деформаций.

В отличие от традиционной интерполяции ключевых кадров, которая определяет поведение объекта лишь в дискретные моменты времени, использование методов, основанных на моделировании динамических систем, позволяет непрерывно деформировать объекты в соответствии с физическими законами. Такой подход обеспечивает реалистичное изменение формы и положения объектов, поскольку деформация рассчитывается на основе энергии системы и её эволюции во времени, а не на основе заранее заданных промежуточных состояний. Это особенно важно для моделирования мягких тел, тканей и других деформируемых объектов, где точное и плавное изменение формы критически важно для достижения визуальной достоверности. Данный метод позволяет избежать рывков и неестественных искажений, характерных для простой интерполяции, обеспечивая более убедительную симуляцию динамического поведения.

В отличие от методов, основанных на многослойных персептронах, наша архитектура, использующая гамильтонову нейронную сеть, обеспечивает более направленные, упорядоченные и естественные траектории деформации благодаря соблюдению принципов гамильтоновой механики.

NeHaD: Физически Обоснованный Фреймворк Gaussian Splatting

NeHaD представляет собой новую методологию, объединяющую Gaussian Splatting с полем нейронных деформаций, управляемым принципами Гамильтоновой механики. В основе подхода лежит представление динамических сцен посредством сплайнов Гаусса, которые моделируют геометрию, и нейронной сети, определяющей деформации этих сплайнов во времени. Гамильтонова механика используется для обеспечения физически правдоподобного движения, моделируя систему как набор связанных частиц и применяя законы сохранения энергии. Данная комбинация позволяет эффективно представлять и рендерить сложные динамические сцены с высокой степенью реализма и детализации, обеспечивая стабильность и правдоподобность движений за счет учета физических принципов.

Для обеспечения стабильного и реалистичного представления динамических сцен в NeHaD используется декомпозиция движения на энергетические компоненты с помощью метода Больцмановского равновесия. Этот подход позволяет представить движение как статистическое распределение состояний, где вероятность каждого состояния определяется его энергией согласно $e^{-E/kT}$, где $E$ — энергия состояния, $k$ — постоянная Больцмана, а $T$ — температура. Разложение на энергетические компоненты способствует уменьшению осцилляций и обеспечивает физически правдоподобную динамику, поскольку система стремится к состоянию с минимальной энергией. Такое представление особенно эффективно для сложных деформаций и обеспечивает стабильность при реконструкции и рендеринге динамических сцен.

Локальная регуляризация жесткости обеспечивает геометрическую когерентность и предотвращает неестественные искажения в динамических сценах, моделируемых с использованием Gaussian Splatting. Этот метод накладывает ограничения на деформацию Gaussian, гарантируя, что соседние Gaussian сохраняют относительные позиции и ориентации, что снижает вероятность появления артефактов и обеспечивает более реалистичное представление геометрии. Для повышения эффективности рендеринга применяются техники MipMapping и прогрессивной оптимизации. MipMapping предварительно вычисляет различные уровни детализации, позволяя быстро отрисовывать Gaussian на разных расстояниях от камеры, а прогрессивная оптимизация позволяет итеративно уточнять представление сцены, начиная с низкого разрешения и постепенно увеличивая его, что снижает вычислительные затраты и ускоряет процесс визуализации.

Для дальнейшего уточнения представления движения в NeHaD используется разложение Гельмгольца, которое разделяет векторное поле смещений на составляющие, соответствующие вращению и поступательному движению. Данный подход позволяет более точно моделировать деформации, поскольку вращательные и поступательные компоненты обрабатываются независимо. Разделение на составляющие позволяет контролировать и управлять каждым типом движения отдельно, что способствует повышению реалистичности динамических сцен и предотвращает возникновение нефизичных артефактов, связанных с комплексными деформациями. Математически, разложение Гельмгольца выражается как $ \vec{v} = \nabla \times \vec{A} + \nabla \phi $, где $ \vec{v} $ — векторное поле смещений, $ \vec{A} $ — векторный потенциал (соответствует вращению), а $ \phi $ — скалярный потенциал (соответствует поступательному движению).

NeHaD - это комплексный пайплайн, использующий градиенты Гамильтона и физически обоснованные ограничения для обучения нейронной сети (HNN) прогнозированию гауссовских деформаций, при этом статические примитивы сохраняются за счет поддержания небольших отклонений от равновесия. — NeHaD — это комплексный пайплайн, использующий градиенты Гамильтона и физически обоснованные ограничения для обучения нейронной сети (HNN) прогнозированию гауссовских деформаций, при этом статические примитивы сохраняются за счет поддержания небольших отклонений от равновесия.

К Следующему Поколению Рендеринга Динамических Сцен

Разработка NeHaD демонстрирует существенный прогресс в качестве и реалистичности динамической сцены по сравнению с существующими методами рендеринга. В основе лежит усовершенствованный подход к моделированию деформаций, позволяющий добиться более точного и правдоподобного отображения движущихся объектов и изменяющихся сцен. В ходе тестирования NeHaD показал значительное улучшение ключевых показателей качества изображения, таких как $PSNR$, $SSIM$, $DSSIM$, $MS-SSIM$ и $LPIPS$, что свидетельствует о значительном повышении визуальной достоверности. Эта технология позволяет создавать более убедительные и захватывающие виртуальные среды, расширяя границы возможностей в таких областях, как виртуальная и дополненная реальность, а также симуляции.

Возможность точного моделирования сложных деформаций открывает принципиально новые перспективы для создания захватывающих иммерсивных сред в виртуальной и дополненной реальности. Ранее, реалистичное отображение динамических сцен, включающих деформируемые объекты, оставалось сложной задачей, требующей огромных вычислительных ресурсов. Новая платформа позволяет воссоздавать сложные процессы деформации — от мягких тканей и одежды до разрушающихся конструкций — с беспрецедентной точностью и визуальной достоверностью. Это обеспечивает более реалистичное взаимодействие пользователя с виртуальным миром, усиливая эффект присутствия и погружения, что особенно важно для таких приложений, как хирургические симуляторы, реалистичные игровые окружения и интерактивные образовательные программы. Улучшенное отображение деформаций позволяет создавать более убедительные и правдоподобные виртуальные объекты, что значительно повышает качество и реализм всего опыта.

Реалистичная визуализация динамических сцен, достигаемая благодаря данной разработке, открывает новые горизонты для различных областей. В робототехнике это позволит создавать более точные и надежные симуляции для обучения и тестирования алгоритмов управления, что критически важно для безопасной работы роботов в реальном мире. В сфере моделирования и симуляций, особенно в таких областях, как авиакосмическая промышленность и автомобилестроение, эта технология позволит значительно повысить точность и достоверность виртуальных прототипов. Не менее значим потенциал в индустрии развлечений, где реалистичное отображение динамичных сцен является ключевым фактором для создания захватывающих и правдоподобных игровых миров и визуальных эффектов в кино и анимации. Благодаря возможности достоверно отображать деформации и взаимодействие объектов, данная технология может существенно улучшить качество и погружение в виртуальную реальность, а также предоставить новые инструменты для создания интерактивных и убедительных цифровых опытов.

Разработанный фреймворк NeHaD совершает прорыв в области динамической визуализации, объединяя принципы физического моделирования и рендеринга. В отличие от традиционных методов, NeHaD обеспечивает не только визуально реалистичные сцены, но и их физически корректное поведение. Это достигается благодаря тесной интеграции расчетов физики деформируемых объектов непосредственно в процесс рендеринга. Результатом является значительное повышение качества изображения, подтвержденное метриками, такими как $PSNR$, $SSIM$, $DSSIM$, $MS-SSIM$ и $LPIPS$, при сохранении высокой частоты кадров — более 20 FPS. Такое сочетание позволяет создавать симуляции, которые выглядят и ведут себя правдоподобно, открывая новые возможности для применения в робототехнике, виртуальной и дополненной реальности, а также в индустрии развлечений.

Алгоритм NeHaD демонстрирует эффективную адаптацию к потоковому видео различного качества при изменяющейся скорости передачи данных.

Исследование демонстрирует, как сложная физическая модель, в данном случае гамильтонова механика, пытается обуздать хаос динамической сцены. Попытка придать физическую правдоподобность Gaussian Splatting выглядит… амбициозно. Впрочем, всегда найдется продакшен, который найдёт способ сломать даже самую элегантную теорию, оптимизируя производительность за счёт реализма. Как сказал Эдсгер Дейкстра: «Простота — это предпосылка надежности». Но в данном случае, похоже, надежность пожертвована ради впечатляющего рендеринга. И, конечно, сейчас это назовут AI и получат инвестиции. В конце концов, каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, и этот подход не исключение.

Что дальше?

Предложенный подход, использующий принципы гамильтоновой механики для улучшения Gaussian Splatting, безусловно, элегантен. Однако, как показывает опыт, любая абстракция рано или поздно встретится с суровой реальностью продакшена. Вопрос не в том, упадёт ли рендеринг динамических сцен, реализованный на базе NeHaD, а когда. И от чего именно — от неожиданного угла обзора, от сложной геометрии, или от банальной нехватки памяти.

Перспективы очевидны: дальнейшее усложнение модели неизбежно. Попытки примирить физическую правдоподобность с вычислительной эффективностью будут продолжаться, порождая всё более изощрённые алгоритмы. Но стоит помнить: даже самая красивая физическая симуляция — это всего лишь аппроксимация. И, вероятно, следующая “революционная” технология окажется лишь новым видом технического долга.

В конечном итоге, задача не в том, чтобы создать идеально правдоподобный рендеринг, а в том, чтобы создать рендеринг, достаточно правдоподобный для конкретной задачи. И это, как показывает практика, гораздо сложнее, чем кажется. Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт. Но зато красиво умирает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10424.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 19:29