Particle-based representations of radiance fields such as 3D Gaussian Splatting have found great success for reconstructing and re-rendering of complex scenes. Most existing methods render particles via rasterization, projecting them to screen space tiles for processing in a sorted order. This work instead considers ray tracing the particles, building a bounding volume hierarchy and casting a ray for each pixel using high-performance GPU ray tracing hardware. To efficiently handle large numbers of semi-transparent particles, we describe a specialized rendering algorithm which encapsulates particles with bounding meshes to leverage fast ray-triangle intersections, and shades batches of intersections in depth-order. The benefits of ray tracing are well-known in computer graphics: processing incoherent rays for secondary lighting effects such as shadows and reflections, rendering from highly-distorted cameras common in robotics, stochastically sampling rays, and more. With our renderer, this flexibility comes at little cost compared to rasterization. Experiments demonstrate the speed and accuracy of our approach, as well as several applications in computer graphics and vision. We further propose related improvements to the basic Gaussian representation, including a simple use of generalized kernel functions which significantly reduces particle hit counts.


翻译:基于粒子的辐射场表示方法(如三维高斯泼溅)在复杂场景的重建与重渲染方面取得了巨大成功。现有方法大多通过光栅化渲染粒子,将其投影到屏幕空间分块中并按排序顺序处理。本研究则采用光线追踪粒子方案,构建包围体层次结构,并利用高性能GPU光线追踪硬件为每个像素投射光线。为高效处理大量半透明粒子,我们提出一种专用渲染算法:通过包围网格封装粒子以利用快速光线-三角形相交检测,并按深度顺序对相交批次进行着色。光线追踪的优势在计算机图形学中广为人知:可处理非相干光线以实现阴影与反射等次级光照效果,支持机器人学中常见的高度畸变相机渲染,实现光线随机采样等。我们的渲染器在保持这种灵活性的同时,其性能成本与光栅化方法相当。实验验证了本方法的速度与精度,并展示了在计算机图形学与视觉领域的多个应用案例。我们进一步对基础高斯表示提出相关改进,包括采用广义核函数的简易方案,该方案显著降低了粒子命中次数。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
7+阅读 · 今天8:10
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
5+阅读 · 今天8:02
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
9+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
4+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
8+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
6+阅读 · 4月20日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员