Описание
Plenoxels представляет собой прорыв в представлении 3D-сцен, предлагая зависящую от точки обзора разреженную воксельную модель, которая достигает точности Neural Radiance Fields (NeRF) без каких-либо компонентов нейронных сетей. Этот инновационный подход, подробно описанный в статье CVPR 2022, оптимизируется до уровня, сравнимого с NeRF, но со значительно сниженными вычислительными затратами. Типичное время оптимизации составляет около 11 минут на одном GPU, что представляет собой ускорение на два порядка по сравнению с NeRF.
Читать далее
Суть Plenoxels заключается в разреженной воксельной сетке, где каждый воксель хранит плотность и коэффициенты сферических гармоник. Для рендеринга луча система интерполирует эти коэффициенты с помощью трилинейной интерполяции в точках выборки. Цвет и непрозрачность этих выборок затем интегрируются с использованием дифференцируемого объемного рендеринга, техники, популяризированной NeRF. Коэффициенты вокселей оптимизируются с использованием стандартной потери реконструкции среднеквадратичной ошибки (MSE) по отношению к обучающим изображениям, дополненной регуляризатором полного изменения для обеспечения гладких и согласованных результатов.
Этот метод демонстрирует сверхбыструю сходимость, достигая сравнимых метрик (PSNR) в 100 раз быстрее, чем NeRF, и выдавая разумные результаты за секунды. Plenoxels способен соответствовать результатам NeRF для сцен, ориентированных вперед, используя параметризацию NDC от NeRF. Кроме того, подход расширен для обработки реальных 360° сцен путем включения фоновой модели на основе многосферных изображений (MSI), аналогично NeRF++.
Модель Plenoxel особенно ценна для исследователей и разработчиков, работающих над задачами 3D-реконструкции, компьютерного зрения и графики, которым требуется быстрое и точное представление сцен. Ее эффективность делает ее подходящей для приложений, где важны быстрая итерация и рендеринг, таких как виртуальная реальность, дополненная реальность и разработка игр. Возможность достижения высококачественных результатов без вычислительных накладных расходов нейронных сетей открывает новые возможности для создания и манипулирования 3D-контентом в реальном времени.
- КатегорияГенераторы 3D-моделей
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Главное о Plenoxels: Поля излучения
Оптимизирует поля излучения без нейронных сетей
Достигает высокой точности, сравнимой с NeRF
Время оптимизации около 11 минут на одном GPU
На два порядка быстрее, чем NeRF
Использует разреженную воксельную сетку для плотности и коэффициентов сферических гармоник
Применяет трилинейную интерполяцию для цвета и непрозрачности точек выборки
Интегрирует цвет и непрозрачность с помощью дифференцируемого объемного рендеринга
Оптимизирует коэффициенты вокселей с помощью потери реконструкции MSE
Включает регуляризатор полного изменения для гладких результатов
Поддерживает сцены, ориентированные вперед, с использованием параметризации NDC от NeRF
Расширяется для 360° сцен с фоновой моделью на основе многосферных изображений
Начало работы с Plenoxels: Поля излучения
Доступ к модели: Получите реализацию Plenoxel.
Настройка среды: Подготовьте необходимые библиотеки и зависимости.
Интеграция через код: Включите Plenoxel в свой конвейер 3D-реконструкции.
Оптимизация коэффициентов вокселей: Запустите процесс оптимизации с использованием обучающих изображений.
Рендеринг сцен: Создавайте новые виды из оптимизированной сетки Plenoxel.
Варианты использования Plenoxels: Поля излучения
- 3D-реконструкция сцен
- Контент для виртуальной реальности
- Оверлеи дополненной реальности
- Исследования в области компьютерного зрения
- Быстрое прототипирование
- Синтез новых видов
