英偉達(dá)首次實(shí)現(xiàn)SDF實(shí)時(shí)3D渲染，還是細(xì)節(jié)超清晰的那種
渲染效率提升2-3個(gè)數(shù)量級(jí)
魚(yú)羊 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
不用苦等電腦渲染好幾個(gè)小時(shí)，這樣高清的 3D 渲染效果，現(xiàn)在英偉達(dá)做到了實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。
各種復(fù)雜樣式、比例的外觀都能 hold 住，陰影也不在話下。
細(xì)節(jié)處理上，還遠(yuǎn)勝前輩高手（橙色為DeepSDF）。
具體如何做到？
其實(shí)，同樣是基于大名鼎鼎的神經(jīng) SDF（有向距離場(chǎng)）——計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中，常見(jiàn)的一種隱式曲面表示方法。
不過(guò)在這項(xiàng)研究中，大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的渲染不再必需，這就使得渲染效率提升了2-3個(gè)數(shù)量級(jí)。
這也是首個(gè)基于SDF的3D高保真實(shí)時(shí)渲染方法。
相關(guān)論文一經(jīng)發(fā)布，引起了不少來(lái)自谷歌、Epic Games等等機(jī)構(gòu)的專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)注。
一起來(lái)看詳情。
用稀疏體素八叉樹(shù)進(jìn)行編碼
SDF 可以表示為 f(x,y,z)=d，是一個(gè)表示位置的函數(shù)，返回值是到物體表面的最近距離。
在進(jìn)行渲染時(shí)，SDF 使用的是球體跟蹤算法，該算法會(huì)沿射線執(zhí)行距離查詢(xún)。
而經(jīng)典的神經(jīng) SDF 往往需要大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行編碼，以便用隱式曲面來(lái)逼近復(fù)雜的形狀，這就導(dǎo)致球體跟蹤算法的代價(jià)很高。
△圖源：論文一作，twitter@yongyuanxi
為了解決這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自英偉達(dá)、多倫多大學(xué)和麥吉爾大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出，改用稀疏體素八叉樹(shù)（SVO）來(lái)對(duì)幾何形狀進(jìn)行編碼。
基于八叉樹(shù)的特征量，可以自適應(yīng)地?cái)M合具有多個(gè)離散細(xì)節(jié)層次（LOD）的形狀，并通過(guò) SDF 插值實(shí)現(xiàn)連續(xù) LOD。如此一來(lái)，就可以用一個(gè)小得多的多層感知機(jī)（MLP）實(shí)現(xiàn)加速渲染。
這里面的一個(gè)難點(diǎn)在于，如何快速地在八叉樹(shù)中完成查詢(xún)。
為此，研究人員還提出了一種基于 GPU 的算法，通過(guò)深度排序的 SVO 遍歷來(lái)高效地完成空間跳躍，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)渲染。
不僅更快，重建質(zhì)量也更好
速度上去了，渲染的效果是否有所損失？
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與DeepSDF、FFN、SIREN和Neural Implicits等方法相比，該方法的不僅體積更小、推理參數(shù)更少，性能表現(xiàn)也更強(qiáng)悍。
從下圖中可以看出，該方法在細(xì)節(jié)恢復(fù)上遠(yuǎn)勝FFN，還比FFN快了50倍，速度可以媲美NI。
在兩個(gè)更復(fù)雜的示例中，這種細(xì)節(jié)方面的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)更加明顯。
不過(guò)，作者也坦言，該方法對(duì)于大場(chǎng)景，或者非常薄的幾何體并不適用，也無(wú)法運(yùn)用傳統(tǒng)方法對(duì)渲染出來(lái)的幾何體進(jìn)行變形、制作動(dòng)畫(huà)。
關(guān)于作者
論文第一作者Towaki Takikawa，目前在多倫多大學(xué)攻讀CS博士。同時(shí)，他還在英偉達(dá)超大規(guī)模圖形研究小組（Hyperscale Graphics Research group）工作。
他目前的研究興趣，主要聚焦在機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的3D幾何處理算法上。
傳送門(mén)
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2101.10994
項(xiàng)目地址：
https://nv-tlabs.github.io/nglod/
— 完 —
- 標(biāo)準(zhǔn)化3D生成質(zhì)量榜單來(lái)了！首創(chuàng)層次化評(píng)價(jià)體系，告別“誰(shuí)的demo更吸睛”主觀評(píng)估2025-08-16
- 阿里閃電入局Agent Infra！智能體新基建亮相WAIC，“超級(jí)大腦”開(kāi)箱即用2025-07-31
- 世紀(jì)華通謝斐：在“三大平衡”中領(lǐng)跑，實(shí)現(xiàn)游戲行業(yè)更高質(zhì)量的發(fā)展2025-08-01
- 1.5B參數(shù)撬動(dòng)“吉卜力級(jí)”全能體驗(yàn)，國(guó)產(chǎn)開(kāi)源之光多模態(tài)統(tǒng)一模型，來(lái)了2025-07-30
相關(guān)閱讀
NVIDIA何琨：AI視頻處理加速引擎TensorRT及Deepstream介紹
來(lái)自愛(ài)奇藝技術(shù)沙龍“多模態(tài)視頻人物識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用”。
克10-EM-P-150x150.jpg)