論文の概要: 3D Gaussian Ray Tracing: Fast Tracing of Particle Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07090v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 17:59:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 16:57:59.106722
- Title: 3D Gaussian Ray Tracing: Fast Tracing of Particle Scenes
- Title(参考訳): 3次元ガウス線トレーシング:粒子シーンの高速トレーシング
- Authors: Nicolas Moenne-Loccoz, Ashkan Mirzaei, Or Perel, Riccardo de Lutio, Janick Martinez Esturo, Gavriel State, Sanja Fidler, Nicholas Sharp, Zan Gojcic,
- Abstract要約: 本研究は, 粒子のトレーシング, 境界体積階層の構築, 高性能なレイトレーシングハードウェアを用いた各画素のレイキャストについて考察する。
半透明粒子の多量処理を効率的に行うために,有界メッシュで粒子をカプセル化するアルゴリズムについて述べる。
実験は、我々のアプローチの速度と精度、およびコンピュータグラフィックスとビジョンにおけるいくつかの応用を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 50.36933474990516
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract(参考訳): 3次元ガウススプラッティングのような粒子に基づく放射場表現は、複雑なシーンの再構成と再レンダリングにおいて大きな成功を収めている。
既存のほとんどの方法は、ラスタ化によって粒子を描画し、それらを選別順序で処理する空間タイルに投影する。
この研究は代わりに粒子をトレースし、境界体積階層を構築し、高性能なGPUレイトレーシングハードウェアを使用して各ピクセルにレイをキャストする。
半透明な粒子を多量に効率的に処理するために,高速な光線三角形の交点を利用するために境界メッシュで粒子をカプセル化し,深度順に交点のバッチをシェードする特殊なレンダリングアルゴリズムについて述べる。
レイトレーシングの利点はコンピュータグラフィックスでよく知られており、影や反射のような二次的な照明効果のための非コヒーレントな光線を処理すること、ロボット工学に共通する高度に歪んだカメラのレンダリング、統計的に光線をサンプリングすることなどである。
我々のレンダラでは、この柔軟性はラスタ化に比べてほとんどコストがかからない。
実験は、我々のアプローチの速度と精度、およびコンピュータグラフィックスとビジョンにおけるいくつかの応用を実証する。
さらに、粒子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を含む、基本ガウス表現に関する関連する改善を提案する。
関連論文リスト
- DeferredGS: Decoupled and Editable Gaussian Splatting with Deferred Shading [50.331929164207324]
我々は,遅延シェーディングを用いたガウススプレイティング表現のデカップリングと編集を行うDedeerredGSを紹介する。
定性的かつ定量的な実験は、新しいビューおよび編集タスクにおけるDederredGSの優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T01:58:54Z) - GIR: 3D Gaussian Inverse Rendering for Relightable Scene Factorization [76.52007427483396]
GIRは3次元ガウス逆レンダリング法である。
本手法は,多視点画像から物体の材料特性,照明,形状を推定するために3次元ガウス法を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T16:05:15Z) - Scaffold-GS: Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering [71.44349029439944]
最近の3次元ガウス散乱法は、最先端のレンダリング品質と速度を達成している。
局所的な3Dガウス分布にアンカーポイントを用いるScaffold-GSを導入する。
提案手法は,高品質なレンダリングを実現しつつ,冗長なガウスを効果的に削減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T17:58:57Z) - Compact 3D Gaussian Representation for Radiance Field [14.729871192785696]
本研究では,3次元ガウス点数を削減するための学習可能なマスク戦略を提案する。
また、格子型ニューラルネットワークを用いて、ビュー依存色をコンパクトかつ効果的に表現することを提案する。
我々の研究は、3Dシーン表現のための包括的なフレームワークを提供し、ハイパフォーマンス、高速トレーニング、コンパクト性、リアルタイムレンダリングを実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T20:31:16Z) - Compressed 3D Gaussian Splatting for Accelerated Novel View Synthesis [0.552480439325792]
スパース画像集合からの新規なビュー合成のために,3次元ガウススプラット表現を最適化した高忠実度シーン再構成を導入した。
本稿では,感性を考慮したベクトルクラスタリングと量子化学習を併用した3次元ガウススプラット表現を用いて,方向色とガウスパラメータを圧縮する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T14:40:43Z) - Flexible Techniques for Differentiable Rendering with 3D Gaussians [29.602516169951556]
ニューラル・ラディアンス・フィールズ(Neural Radiance Fields)は、フォトリアリスティック・ノベルビューが到達範囲内にあることを示した。
特に3次元水密メッシュと1線当たりのレンダリングによる代替形状表現の拡張を開発した。
これらの再構築は高速で堅牢で、GPUやCPU上で容易に実行できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-28T17:38:31Z) - Multiscale Representation for Real-Time Anti-Aliasing Neural Rendering [84.37776381343662]
Mip-NeRFは、スケール情報をエンコードする円錐フラストラムとしてマルチスケール表現を提案する。
我々は,リアルタイムなアンチエイリアスレンダリングのためのマルチスケールな明示的表現であるmip voxel grids (Mip-VoG)を提案する。
私たちのアプローチは、マルチスケールのトレーニングとリアルタイムのアンチエイリアスレンダリングを同時に提供する最初の方法です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T04:05:22Z) - Dynamic Sampling Rate: Harnessing Frame Coherence in Graphics
Applications for Energy-Efficient GPUs [1.0433988610452742]
本研究は,グラフィックアプリケーションの冗長性を低減し,エネルギー効率を向上させるハードウェア機構である動的サンプリングレート(DSR)を提案する。
DSRで拡張された最先端のモバイルGPUアーキテクチャの性能を多種多様なアプリケーションで評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T21:15:14Z) - Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images [59.33666140713829]
多視点画像観測による材料と照明の協調最適化手法を提案する。
従来のグラフィックスエンジンにデプロイ可能な,空間的に変化する材料と環境を備えたメッシュを活用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-24T13:58:20Z) - TermiNeRF: Ray Termination Prediction for Efficient Neural Rendering [18.254077751772005]
ニューラルネットワークを用いたボリュームレンダリングは、3Dシーンの新たなビューをキャプチャして合成する上で大きな可能性を秘めている。
この種のアプローチでは、画像をレンダリングするために、各ビューレイに沿って複数のポイントでボリュームネットワークをクエリする必要がある。
本稿では,この限界を克服するために,画素の最終的な外観に影響を与える可能性が最も高いカメラ線から,光線に沿った位置への直接マッピングを学習する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-05T17:50:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。