Нейронавт | Нейросети в творчестве
9.25K subscribers
3.53K photos
3.05K videos
40 files
4.02K links
Канал про нейросети в компьютерной графике, в кино и вообще

В папках не участвую

для связи @Neuronauticus
加入频道
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
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
🔥15👍2