Guide de l'éclatement gaussien en 3D et de la création d'un éclatement gaussien

Le 3D Gaussian Splatting est une technique unique qui promet de révolutionner la façon dont nous créons et interagissons avec les environnements numériques. Offrant une alternative innovante aux méthodes traditionnelles telles que la photogrammétrie et les Neural Radiance Fields (NeRF), elle a ouvert des possibilités pour un large éventail d'applications, de l'architecture aux jeux, et de la réalité virtuelle à la visualisation scientifique.

Dans cet article, nous allons examiner de plus près ce qu'est le 3D Gaussian Splatting, ses avantages et ses utilisations, et comment il se compare à d'autres techniques. Nous examinerons également les outils disponibles pour créer des dessins en 3D à l'aide de cette méthode.

Qu'est-ce que l'éclatement gaussien en 3D ?

L'éclatement gaussien 3D est une méthode utilisée en infographie pour générer une scène 3D à partir d'images 2D. Imaginez que vous ayez plusieurs photos d'un objet, chacune prise sous un angle différent. Le Gaussian Splatting prend toutes ces images et les mélange pour créer une représentation détaillée et tridimensionnelle de cet objet.

Le nom "Gaussian Splatting" provient de l'utilisation d'une fonction gaussienne, qui est une sorte de formule mathématique ressemblant à une courbe en forme de cloche. Cette fonction est utilisée pour attribuer des poids aux pixels de l'image, ce qui permet d'assurer une transition douce et transparente entre les différents points de vue. Le résultat final est un modèle 3D que vous pouvez visualiser sous n'importe quel angle, comme un objet réel dans le monde physique.

Cette technique constitue un moyen rapide et efficace de créer des modèles 3D, et elle est particulièrement utile lorsque vous avez beaucoup de données à traiter. Elle est également très polyvalente et peut être utilisée dans de nombreux domaines, des jeux vidéo à l'imagerie médicale. Que vous soyez graphiste, développeur de jeux ou scientifique, l'éclatement gaussien en 3D pourrait donc être un outil précieux dans votre boîte à outils.

Le processus d'éclatement gaussien en 3D

La création d'un modèle 3D à l'aide du Gaussian Splatting comporte plusieurs étapes :

Exploitation de la structure du mouvement: Cette première étape utilise la technique SfM (Structure from Motion) pour créer un nuage de points 3D à partir d'un ensemble d'images. Cette technique est efficace pour générer une représentation 3D à partir de données d'images 2D.
Conversion en gaussiennes: Une fois le nuage de points obtenu, chaque point est converti en gaussienne, ce qui permet de le rastériser. Toutefois, à ce stade, seules les informations relatives à la position et à la couleur peuvent être déduites des données SfM. Pour obtenir de meilleurs résultats, un entraînement supplémentaire est nécessaire.
Entraînement: Dans cette étape, on utilise la descente stochastique de gradient, similaire aux réseaux neuronaux, mais sans superposition. Le processus d'apprentissage implique le tramage des gaussiennes dans une image à l'aide d'un tramage gaussien différentiable, le calcul de la perte sur la base de la disparité entre les images tramées et les images de référence, l'ajustement des paramètres gaussiens sur la base de la perte et, enfin, la mise en œuvre d'une densification et d'un élagage automatisés.
Mise en œuvre de la rastérisation gaussienne différentiable: L'éclatement gaussien 3D utilise une méthode de tramage qui projette les données sur l'écran. Il est important de noter que cette méthode est rapide et différentiable. Le processus de tramage consiste à projeter chaque gaussienne en 2D du point de vue de la caméra, à trier les gaussiennes par profondeur et à mélanger chaque gaussienne de l'avant vers l'arrière pour chaque pixel.

À quoi ressemble la fonction gaussienne

La fonction gaussienne, qui se caractérise par sa forme en cloche, est au cœur de l'éclatement gaussien en 3D. Elle joue un rôle essentiel dans la transformation de points discrets en un panorama vibrant et cohérent. Voici comment les splats gaussiens 3D l'exploitent :

Gaussian Function

Source de l'image : mathworld.wolfram.com

Position (XYZ) : Elle détermine l'emplacement exact de chaque point dans l'espace 3D.
Covariance (matrice 3x3) : Elle régit la façon dont chaque point s'agrandit ou se réduit, influençant ainsi sa forme et son ampleur.
Couleur (RVB) : Elle détermine la nuance de chaque point, contribuant ainsi à la variété visuelle.
Alpha (α) : Ce paramètre régule le niveau de transparence, améliorant ainsi l'authenticité de la scène.

Utilisations pratiques du 3D Gaussian Splatting

Le 3D Gaussian Splatting a un large spectre d'applications pratiques qui s'étendent à diverses industries, ce qui en fait un outil polyvalent dans la création et la visualisation de modèles 3D. Voyons plus en détail ses caractéristiques uniques et les avantages distincts qu'elles apportent à ces domaines.

Architecture et construction: Les architectes et les professionnels de la construction peuvent utiliser le splatting gaussien 3D pour créer des modèles réalistes de bâtiments, ce qui permet aux clients de visualiser le produit final avant que la construction n'ait lieu. Cela permet de gagner du temps et d'économiser des ressources en identifiant très tôt les éventuels défauts de conception.
Commerce électronique: Les détaillants en ligne peuvent utiliser le splatting gaussien 3D pour présenter leurs produits de manière plus réaliste et plus attrayante, en permettant aux clients de voir les articles sous différents angles et perspectives. L'interaction virtuelle avec les produits peut également contribuer à améliorer la satisfaction des clients et à réduire les retours.
Éducation et formation: le splatting gaussien 3D permet de créer des simulations réalistes à des fins de formation, ce qui peut être particulièrement utile dans des domaines tels que la médecine, l'aviation et l'entraînement militaire. Cela permet une pratique sûre et efficace sans risques réels.
Réalité virtuelle et jeux: L'utilisation du splatting gaussien 3D dans la réalité virtuelle et les jeux permet de créer des environnements plus immersifs et plus réalistes, améliorant ainsi l'expérience globale des utilisateurs. Elle permet également d'obtenir des effets d'éclairage dynamiques, qui donnent une impression de profondeur et de réalisme.
Conception de produits et prototypage: Grâce à l'éclatement gaussien en 3D, les concepteurs peuvent facilement visualiser leurs idées de manière réaliste, ce qui permet des itérations rapides et précises. Cela permet d'accélérer considérablement le processus de conception et de prototypage des produits.
Événements et expositions virtuels: Avec l'évolution récente vers les événements virtuels, le splatting gaussien 3D peut être utilisé pour créer des environnements virtuels réalistes pour les expositions, les conférences et les foires commerciales. Cela permet d'offrir aux participants une expérience interactive et attrayante.

Eclatement gaussien 3D vs Photogrammétrie vs NeRP

Lorsqu'il s'agit de créer des modèles 3D, plusieurs techniques sont disponibles, notamment le splatting gaussien 3D, la photogrammétrie et le NeRP (Neural Radiance Point). Bien que chaque méthode ait ses propres forces et faiblesses, voici quelques différences essentielles entre elles

Précision

Le splatting gaussien 3D surpasse souvent les autres méthodes en termes de précision. Elle utilise une fonction mathématique pour estimer la couleur et l'opacité de chaque voxel, ce qui permet d'obtenir des modèles 3D très précis et détaillés. La photogrammétrie, quant à elle, s'appuie sur plusieurs photographies et peut ne pas capturer les détails les plus fins avec autant de précision, en particulier dans les zones présentant des textures ou des motifs complexes. Bien qu'il s'agisse d'une technologie impressionnante qui utilise l'IA pour construire des scènes en 3D, NeRP a parfois du mal à fournir une précision constante sur des scènes diverses en raison de sa dépendance à l'égard des données d'entraînement.

Vitesse

La vitesse est un autre facteur où le splatting gaussien 3D brille. Elle permet un calcul rapide et efficace, ce qui en fait un excellent choix pour les applications nécessitant un rendu en temps réel ou une visualisation interactive. La photogrammétrie peut prendre plus de temps, car elle implique le traitement de plusieurs images et nécessite souvent une intervention manuelle pour corriger les erreurs ou compléter les données manquantes. Le NeRP, bien qu'efficace, nécessite d'importantes ressources informatiques et peut ne pas être utilisable pour des applications en temps réel.

Possibilités d'application

En termes d'applicabilité, les trois méthodes ont leurs propres cas d'utilisation. Le splatting gaussien 3D est extrêmement polyvalent et peut être utilisé dans un large éventail d'applications, notamment l'imagerie médicale, la visualisation, la RV/AR, etc. La photogrammétrie excelle dans la reconstruction d'objets et d'environnements réels, ce qui la rend idéale pour la préservation du patrimoine culturel, l'architecture et l'archéologie. Le NeRP, qui est un développement plus récent, s'est révélé très prometteur pour les images de synthèse et les effets visuels, en particulier dans les scénarios où un ensemble de données peut être utilisé pour former le modèle.

Outils pour l'éclatement gaussien en 3D

Luma AI et Polycam sont deux outils faciles à utiliser pour créer des éclats gaussiens en 3D à l'aide d'iOs, d'Android ou de plateformes web.

Grâce à ces applications, vous pouvez créer ces modèles rapidement (environ 30 minutes) et à moindre coût. Elles constituent un outil pratique pour les vendeurs en ligne qui souhaitent présenter leurs produits en 3D, ainsi que pour les créateurs d'effets spéciaux cinématographiques qui cherchent à ajouter une couche supplémentaire de profondeur et de réalisme à leurs scènes.

Jetez un coup d'œil à cette capture d'éclaboussures gaussiennes réalisée à l'aide de Polycam.

Conclusion

Le 3D Gaussian Splatting représente plus qu'une simple technique de rendu supplémentaire ; il remet en question et transforme notre compréhension du rendu 3D. Avec sa capacité d'exécution en temps réel et de production de résultats de haute qualité, c'est une technologie qui demande de l'attention. Si vous vous intéressez aux graphiques 3D, au développement de jeux ou à tout autre domaine nécessitant un rendu supérieur en temps réel, le Gaussian Splatting est une solution à envisager.