A Dispersão Gaussiana é uma técnica de renderização de volume que lida com a renderização direta de dados de volume sem converter os dados em primitivas de superfície ou linha. A técnica foi originalmente introduzida como splatting por Lee Westover no início da década de 1990. Essa técnica foi revitalizada e explodiu em popularidade em 2023, quando um grupo de pesquisa do INRIA propôs o influente 3D Gaussian splatting, que oferece renderização de campo de radiância em tempo real. Como outros métodos de campo de radiância, ele pode converter múltiplas imagens em uma representação do espaço 3D e, em seguida, usar a representação para criar imagens como vistas de novos ângulos. Vários trabalhos se seguiram logo depois, como o 3D temporal Gaussian splatting, que oferece renderização de cena dinâmica em tempo real.
Dispersão gaussiana 3D
A dispersão gaussiana 3D é uma técnica baseada em rasterização usada no campo de campos de radiância em tempo real para representar e renderizar cenas 3D fotorrealistas a partir de um conjunto esparso de imagens 2D. Ele permite a criação de cenas de alta qualidade com novas perspectivas em tempo real, combinando múltiplas fotos ou vídeos, abordando um desafio significativo na área.
Método Entrada: Um conjunto de imagens de uma cena estática juntamente com as posições da câmera, expressas como uma nuvem de pontos esparsa. Gaussianas 3D: Definição de média, matriz de covariância e opacidade para cada Gaussiana. Representação de cores: Utilizando harmônicos esféricos para modelar a aparência dependente do ponto de vista. Algoritmo de otimização: Otimização dos parâmetros usando descida de gradiente estocástica para minimizar uma função de perda que combina perda L1 e D-SSIM, inspirada no trabalho Plenoxels. Rasterizador: Implementação de um rasterizador baseado em blocos para classificação rápida e retropropagação, permitindo a mistura eficiente de componentes gaussianos.
Referências