要約
3D ガウス スプラッティングなどの粒子ベースの放射フィールド表現は、複雑なシーンの再構築と再レンダリングに大きな成功を収めています。
既存のメソッドのほとんどは、ラスター化によってパーティクルをレンダリングし、ソートされた順序で処理するためにスクリーン スペース タイルにパーティクルを投影します。
この作業では、代わりに、高性能 GPU レイ トレーシング ハードウェアを使用して、パーティクルのレイ トレーシング、境界ボリューム階層の構築、各ピクセルのレイのキャストを考慮しています。
多数の半透明のパーティクルを効率的に処理するために、境界メッシュでパーティクルをカプセル化して高速の光線と三角形の交差を活用し、交差のバッチを深さ順にシェーディングする特殊なレンダリング アルゴリズムについて説明します。
レイ トレーシングの利点はコンピューター グラフィックスでよく知られています。影や反射などの二次照明効果のためのインコヒーレントなレイの処理、ロボット工学で一般的な非常に歪んだカメラからのレンダリング、レイの確率的サンプリングなどです。
当社のレンダラーを使用すると、ラスタライズに比べてほとんどコストがかからず、この柔軟性が得られます。
実験では、私たちのアプローチの速度と精度、およびコンピューター グラフィックスとビジョンにおけるいくつかのアプリケーションを実証します。
さらに、粒子のヒット数を大幅に削減する一般化されたカーネル関数の簡単な使用など、基本的なガウス表現に対する関連する改善を提案します。
要約(オリジナル)
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.
arxiv情報
著者 | Nicolas Moenne-Loccoz,Ashkan Mirzaei,Or Perel,Riccardo de Lutio,Janick Martinez Esturo,Gavriel State,Sanja Fidler,Nicholas Sharp,Zan Gojcic |
発行日 | 2024-07-09 17:59:30+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google