Ricercatori di intelligenza artificiale di NVIDIA presentano un approccio di intelligenza artificiale per il rendering efficiente di NeRF attraverso la restrizione del rendering volumetrico a una stretta banda intorno all’oggetto.
Gli esperti di intelligenza artificiale di NVIDIA svelano un metodo innovativo per il rendering efficiente di NeRF attraverso la limitazione volumetrica a una banda stretta attorno all'oggetto.
I ricercatori di Nvidia presentano una formulazione di campo di radianza neurale per la sintesi visiva che transita in modo efficiente tra il rendering volumetrico e quello basato sulla superficie. Il metodo adatta il processo di rendering in base alle caratteristiche della scena costruendo un involucro di maglia esplicita intorno a una rappresentazione volumetrica neurale. L’approccio accelera significativamente la velocità di rendering, in particolare nelle regioni solide, dove un singolo campione per pixel è sufficiente. Il metodo proposto dimostra un rendering ad alta fedeltà attraverso esperimenti e introduce possibilità per applicazioni successive come animazione e simulazione.
Lo studio estende NeuS, una formulazione di campo di radianza neurale (NeRF), introducendo gusci adattivi per un rendering efficiente. Il metodo può adattare il suo approccio di rendering in base alle caratteristiche della scena utilizzando una dimensione di kernel spazialmente variabile appresa, riducendo significativamente il numero di campioni necessari. Affronta la complessità computazionale di NeRFs, esplora strategie di accelerazione e confronta le prestazioni con approcci basati sulla superficie. Il metodo proposto dimostra risultati comparabili con un’inferenza significativamente più veloce, rendendolo adatto per applicazioni di animazione e simulazione fisica.
L’approccio affronta il costo computazionale di NeRFs nella sintesi di visualizzazioni in tempo reale di alta risoluzione. Introduce un approccio di shell adattiva che combina geometria esplicita con NeRFs, assegnando stili di rendering diversi a regioni distinte della scena. Questo approccio riduce significativamente il numero di campioni necessari per il rendering, preservando o migliorando la qualità percettiva. L’obiettivo è migliorare l’efficienza di NeRFs senza comprometterne l’alta fedeltà visiva, consentendo applicazioni più pratiche e in tempo reale nella rappresentazione e sintesi di scene 3D.
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L’utilizzo di involucri di maglia espliciti intorno alle superfici riduce il numero di campioni necessari per il rendering, mantenendo la qualità. Il metodo proposto, rappresentato da mesh triangolari, delinea regioni significative per il rendering dell’aspetto. Le metriche di valutazione includono PSNR, LPIPS, SSIM e il numero di campioni per pixel lungo i raggi, fornendo informazioni sulla qualità del rendering e sulla complessità computazionale. L’approccio dimostra miglioramenti nell’efficienza e nella fedeltà visiva per il rendering di scene 3D.
L’approccio di shell adattiva proposto riduce i campioni di rendering richiesti mantenendo un’alta fedeltà, facilitando applicazioni successive come animazione e simulazione. La sua efficacia è dimostrata superando i baselines su tutte le metriche, in particolare nel dataset MipNeRF360. Una galleria di risultati sul dataset DTU illustra ulteriormente la qualità dell’immagine renderizzata. L’uso completo di diverse metriche fornisce informazioni sulla complessità computazionale e sulle prestazioni complessive del metodo.
La ricerca raggiunge prestazioni paragonabili ai baselines nelle metriche PSNR, LPIPS e SSIM, dimostrando efficienza. La combinazione di NeuS e dimensione del kernel variabile spazialmente migliora il rendering di NeRF. Suggerisce ulteriori velocizzazioni tramite metodi di precomputazione degli output del campo neurale. Riconoscendo le limitazioni nella cattura di strutture sottili, propone procedure iterative per lavori futuri. Lo studio immagina progressi in tempo reale nella grafica computerizzata attraverso la sinergia di rappresentazioni neurali e tecniche ad alte prestazioni.
Il lavoro futuro può includere l’esplorazione di procedure iterative per migliorare la ricostruzione e adattare la shell in modo iterativo. Si consiglia di indagare sulla sinergia delle recenti rappresentazioni neurali con le tecniche di grafica in tempo reale. Si propongono ulteriori miglioramenti nell’accuratezza della superficie mediante SDF e dimensione del kernel globale, eventualmente attraverso la regolarizzazione. Si suggerisce di combinare l’approccio delle shell adattive con output del campo neurale precomputati su una griglia discreta per velocizzazioni aggiuntive. L’affrontare le limitazioni nella cattura di strutture sottili e la riduzione degli artefatti attraverso procedure iterative e avanzamenti algoritmicic definiti come una prospettiva per ricerche future.
