Subsurface Scattering for Gaussian Splatting

Подповерхностное рассеивание света для гауссиан!
Метод производит декомпозицию материала по типу PBR и релайтит объект в реальном времени

Прикрутите уже все эти фичи в блендер!

Код обещают в конце октября

#relighting #realtime #rendering #gaussian #novelview

V3: Viewing Volumetric Videos on Mobiles via Streamable 2D Dynamic Gaussians

Динамические сцены на гауссианах приходят на мобилки в виде потокового видео. Метод потокового рендеринга сцен на мобилках.

Код ждем до октября

#gaussian2video #mobile #rendering

#gaussian #rendering

Код RayGauss тоже недавно выложили
Готовьте 24ГБ VRAM для качества как у авторов

Код

#gaussian #rendering #novelview

Gaussian Frosting: Editable Complex Radiance Fields with Real-Time Rendering

Новый метод представления поверхностей с помощью сетки, покрытой слоем гауссиан разной толщины.

Этот слой, называемый "Frosting", позволяет захватывать как сложные объемные эффекты, создаваемые материалами вроде волос или травы, так и плоские поверхности. Модель создается только из RGB-изображений и может быть визуализирована в реальном времени, а также анимирована с использованием традиционных инструментов анимации

🍒Ну и вишенка: есть аддон для блендера

Код
Blender

#blender #gaussian #rendering #realtime

Radiant Foam: Real-Time Differentiable Ray Tracing

Google Deepmind с соавторами придумали новый метод представления объемных сцен, который может вытеснить гауссианы.

называется Radiant Foam (лучевая пена, пена излучения???), позволяет быстро делать рейтрейс с качеством гауссиан

Помимо скорости, важно что этот метод позволяет пользоваться возможностями, которые есть в классическом рейтрейсинге - оптическими эффектами, например.

Наше представление основано на диаграмме Вороного (справа), которая делит пространство на ячейки в зависимости от близости к набору точек, называемых сайтами. Диаграмма Вороного является двойственной триангуляции Делоне (в центре), и, построив триангуляцию Делоне на основе набора обучаемых точек, мы можем сохранить структуру смежности, которая указывает, какие ячейки Вороного являются соседними.


Используя эту структуру смежности, мы можем легко вычислить пересечения лучей и ячеек, перебрав соседей каждой ячейки и найдя ближайшее пересечение фронтальной плоскости. Выполняя этот процесс итеративно, мы можем эффективно проводить лучи через пену, переходя от ячейки к ячейке. Этот алгоритм намного эффективнее обычных методов ускорения трассировки лучей, которые полагаются на иерархические структуры ускорения с логарифмической сложностью запроса.


Наш метод также позволяет избежать проблем, обычно связанных с оптимизацией дискретной сетки, поскольку границы ячеек диаграммы Вороного непрерывно изменяются при изменении положения объектов. Это связано с тем, что диаграммы Вороного обладают свойством, при котором дискретные изменения в связности эффективно скрываются на гранях с нулевой площадью поверхности, в то время как другие варианты, например использование сетки Делоне напрямую, привели бы к большим разрывам в поле при каждом изменении связности.


В результате получается гибкая, дифференцируемая модель, которая может выполнять трассировку лучей в реальном времени со скоростью, значительно превышающей аппаратную трассировку лучей по Гауссу, при этом качество реконструкции почти соответствует качеству методов сплайсинга по Гауссу

Код ждем 14 февраля

#raytracing #rendering #news #gaussian #realtime