A Simple Approach to Differentiable Rendering of SDFs

要約

符号付き距離フィールド (SDF) で表されるサーフェスの微分可能なレンダリングのためのシンプルなアルゴリズムを紹介します。これにより、レンダリングを勾配ベースの最適化パイプラインに簡単に統合できます。
レンダリングを微分不可能にする可視性関連の導関数に取り組むために、既存の物理ベースの微分可能なレンダリング手法は、多くの場合、分散にグローバルな影響を与える精巧なガイド データ構造または再パラメーター化に依存します。
この記事では、低い分散とアーキテクチャの単純さと引き換えに非ゼロのバイアスを採用する代替案を調査します。
私たちの方法では、低次元の境界積分を薄いバンドに拡張します。これは、下にあるサーフェスが SDF で表されている場合にサンプリングが容易です。
私たちは、エンドツーエンドの逆レンダリング タスクにおける定式化のパフォーマンスと堅牢性を実証し、既存の作業と競合する、またはそれを上回る結果が得られます。

要約(オリジナル)

We present a simple algorithm for differentiable rendering of surfaces represented by Signed Distance Fields (SDF), which makes it easy to integrate rendering into gradient-based optimization pipelines. To tackle visibility-related derivatives that make rendering non-differentiable, existing physically based differentiable rendering methods often rely on elaborate guiding data structures or reparameterization with a global impact on variance. In this article, we investigate an alternative that embraces nonzero bias in exchange for low variance and architectural simplicity. Our method expands the lower-dimensional boundary integral into a thin band that is easy to sample when the underlying surface is represented by an SDF. We demonstrate the performance and robustness of our formulation in end-to-end inverse rendering tasks, where it obtains results that are competitive with or superior to existing work.

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