Руководство по 3D-гауссовому напылению и как его создать

3D Gaussian Splatting - это уникальная техника, которая обещает произвести революцию в создании и взаимодействии с цифровыми средами. Являясь инновационной альтернативой традиционным методам, таким как фотограмметрия и нейронные поля сияния (NeRF), она открывает возможности для широкого спектра приложений, от архитектуры до игр, от виртуальной реальности до научной визуализации.

В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое 3D Gaussian Splatting, его преимущества и применение, а также его сравнение с другими техниками. Мы также рассмотрим инструменты, которые доступны для создания 3D-дизайнов с помощью этого метода.

Что такое 3D Gaussian Splatting?

3D Gaussian Splatting - это метод, используемый в компьютерной графике для создания 3D-сцены из 2D-изображений. Представьте, что у вас есть несколько разных фотографий объекта, каждая из которых сделана под разным углом. Gaussian Splatting берет все эти изображения и смешивает их вместе, чтобы создать детальное трехмерное изображение объекта.

Название "гауссово смешивание" происходит от использования функции Гаусса, которая представляет собой математическую формулу, напоминающую колоколообразную кривую. Эта функция используется для присвоения веса пикселям изображения, что помогает обеспечить плавный и бесшовный переход между различными точками зрения. В итоге получается 3D-модель, которую можно рассматривать под любым углом, как и реальный объект в физическом мире.

Эта техника обеспечивает быстрый и эффективный способ создания 3D-моделей, и она особенно полезна, когда нужно обработать большое количество данных. Она также очень универсальна и может использоваться во многих областях, от видеоигр до медицинской визуализации. Так что если вы графический дизайнер, разработчик игр или ученый, 3D Gaussian Splatting может стать ценным инструментом в вашем арсенале.

Процесс, лежащий в основе 3D Gaussian Splatting

Создание 3D-модели с помощью Gaussian Splatting включает в себя несколько этапов:

1. Использование структуры из движения: На этом начальном этапе используется техника Structure from Motion (SfM) для создания 3D-облака точек из набора изображений. Эта техника эффективна для создания 3D-представления из 2D-изображений.
2. Преобразование в гауссианы: После получения облака точек каждая точка преобразуется в гауссиану, что позволяет выполнить растеризацию. Однако на этом этапе из данных SfM можно извлечь только информацию о положении и цвете. Для получения лучших результатов необходимо дополнительное обучение.
3. Обучение: На этом этапе используется стохастический градиентный спуск, похожий на нейронные сети, но без наслоения. Процесс обучения включает в себя растеризацию гауссианов на изображении с помощью дифференцируемой гауссиановской растеризации, вычисление потерь, основанных на расхождении между растеризованными и истинными изображениями, настройку параметров гауссианов на основе потерь и, наконец, автоматическое сгущение и обрезку.
4. Реализация дифференцируемой гауссовой растеризации: В 3D Gaussian Splatting используется метод растеризации, который проецирует данные на экран. Важно отметить, что этот метод является быстрым и дифференцируемым. Процесс растеризации включает в себя проецирование каждого гауссиана в 2D с точки зрения камеры, сортировку гауссианов по глубине и смешивание каждого гауссиана спереди назад для каждого пикселя.

Как выглядит функция гаусса

Центральным элементом 3D Gaussian Splatting является функция Гаусса, которая характеризуется формой колоколообразной кривой. Она играет ключевую роль в преобразовании отдельных точек в яркую, целостную панораму. Вот как ее использует 3D-гаусс-сплаттинг:

Источник изображения: mathworld.wolfram.com

• Позиция (XYZ): Определяет точное местоположение каждой точки в 3D-пространстве.
• Ковариация (матрица 3x3): Определяет, как увеличивается или уменьшается каждая точка, влияя на ее форму и величину.
• Цвет (RGB): Определяет оттенок каждой точки, внося свой вклад в визуальное разнообразие.
• Альфа (α): Регулирует уровень прозрачности, повышая реалистичность сцены.

Практическое применение 3D Gaussian Splatting

3D Gaussian Splatting имеет широкий спектр практического применения в различных отраслях, что делает его универсальным инструментом для создания и визуализации 3D-моделей. Давайте подробнее рассмотрим его уникальные возможности и преимущества, которые они дают в этих областях.

• Архитектура и строительство: Архитекторы и строители могут использовать 3D Gaussian splatting для создания реалистичных моделей зданий, позволяя клиентам визуализировать конечный продукт до начала строительства. Это поможет сэкономить время и ресурсы, выявив потенциальные недостатки проекта на ранней стадии.
• Электронная коммерция: Интернет-магазины могут использовать 3D Gaussian splatting для демонстрации своих товаров в более реалистичной и увлекательной манере, позволяя покупателям рассматривать товары под разными углами и в разных ракурсах. Виртуальное взаимодействие с товарами также может помочь повысить удовлетворенность покупателей и сократить количество возвратов.
• Образование и обучение: 3D Gaussian splatting позволяет создавать реалистичные симуляции для целей обучения, что может быть особенно полезно в таких областях, как медицина, авиация и военная подготовка. Это позволяет проводить безопасные и эффективные тренировки без реальных рисков.
• Виртуальная реальность и игры: Использование 3D Gaussian splatting в виртуальной реальности и играх позволяет создавать более захватывающие и реалистичные среды, улучшая общее впечатление для пользователей. Это также позволяет создавать динамические световые эффекты, создающие ощущение глубины и реалистичности.
• Дизайн и прототипирование продуктов: С помощью 3D Gaussian splatting дизайнеры могут легко визуализировать свои идеи в реалистичной манере, что позволяет быстро и точно проводить итерации. Это значительно ускоряет процесс проектирования и создания прототипов.
• Виртуальные мероприятия и выставки: С недавним переходом к виртуальным мероприятиям 3D Gaussian splatting можно использовать для создания реалистичных виртуальных сред на выставках, конференциях и торговых шоу. Это обеспечивает интерактивный и увлекательный опыт для посетителей.

3D Gaussian Splatting в сравнении с фотограмметрией и NeRP

Когда речь заходит о создании 3D-моделей, в ход идут несколько методов, включая 3D Gaussian Splatting, фотограмметрию и NeRP (Neural Radiance Point). Хотя у каждого метода есть свои сильные и слабые стороны, вот некоторые ключевые различия между ними

Точность

3D-гауссово разделение часто превосходит другие методы по точности. Он использует математическую функцию для оценки цвета и непрозрачности в каждом вокселе, в результате чего получаются очень точные и детализированные 3D-модели. Фотограмметрия, с другой стороны, опирается на множество фотографий и может не так точно передавать мелкие детали, особенно в областях со сложной текстурой или узорами. NeRP, хотя и является впечатляющей технологией, использующей искусственный интеллект для построения 3D-сцен, иногда испытывает трудности с обеспечением стабильной точности при работе с различными сценами из-за зависимости от обучающих данных.

Скорость

Скорость - это еще один фактор, на котором 3D-гауссово напыление выигрывает. Она позволяет быстро и эффективно производить вычисления, что делает ее отличным выбором для приложений, требующих рендеринга в реальном времени или интерактивной визуализации. Фотограмметрия может быть более трудоемкой, поскольку она предполагает обработку множества изображений и часто требует ручного вмешательства для исправления ошибок или заполнения недостающих данных. NeRP, несмотря на свою эффективность, требует значительных вычислительных ресурсов и может быть неприменим для приложений, работающих в режиме реального времени.

Применимость

С точки зрения применимости все три метода имеют свои уникальные сценарии использования. 3D-гауссово разделение чрезвычайно универсально и может использоваться в широком спектре приложений, включая медицинскую визуализацию, визуализацию, VR/AR и многое другое. Фотограмметрия отлично справляется с реконструкцией реальных объектов и окружения, что делает ее идеальной для сохранения культурного наследия, архитектуры и археологии. NeRP, будучи более поздней разработкой, показала большие перспективы в компьютерной графике и визуальных эффектах, особенно в сценариях, где для обучения модели можно использовать набор данных.

Инструменты для трехмерного гауссова наложения

Luma AI и Polycam - два простых в использовании инструмента для создания 3D-гаусс-платтинга с помощью iOs, Android или веб-платформ.

С помощью этих приложений вы можете создавать такие модели быстро - примерно за 30 минут и с минимальными затратами. Они являются удобным инструментом для онлайн-продавцов, желающих продемонстрировать свои товары в 3D, а также для создателей спецэффектов в кино, которые стремятся добавить дополнительный слой глубины и реалистичности в свои сцены.

Взгляните на этот снимок гауссовых брызг, сделанный с помощью Polycam.

Заключение

3D Gaussian Splatting - это не просто дополнительная техника рендеринга; она бросает вызов и меняет наше представление о 3D-рендеринге. Благодаря возможности выполнения в реальном времени и получения высококачественных результатов, эта технология требует внимания. Если вы интересуетесь 3D-графикой, разработкой игр или любой другой областью, требующей превосходного рендеринга в реальном времени, Gaussian Splatting - это то, на что стоит обратить внимание.