近年来,神经3D高斯表示法在神经渲染领域掀起了一场革命,实现了高质量实时渲染。然而,这种显式离散表示在应用于具有反射表面的场景时面临挑战。为了解决这个问题,研究人员提出了一种名为GaussianShader的新方法,它在3D高斯点上应用简化的着色函数,以增强反射表面场景的神经渲染,同时保持训练和渲染的高效性。
GaussianShader的主要创新点在于:
这些创新使得GaussianShader能够在保持实时渲染速度的同时,为一般表面和反射表面生成高保真图像。
GaussianShader的工作流程如下:
实验表明,GaussianShader在效率和视觉质量之间取得了令人满意的平衡:
这些结果证明了GaussianShader在处理反射表面时的优势,既提高了渲染质量,又保持了高效性。
GaussianShader的应用前景广阔,包括但不限于:
要开始使用GaussianShader,请按照以下步骤操作:
git clone https://github.com/Asparagus15/GaussianShader.git cd GaussianShader
conda env create --file environment.yml conda activate gaussian_shader
# 下载数据并放入data文件夹 python train.py -s data/horse_blender --eval -m output/horse_blender -w --brdf_dim 0 --sh_degree -1 --lambda_predicted_normal 2e-1 --brdf_env 512
python render.py -m output/horse_blender --brdf_dim 0 --sh_degree -1 --brdf_mode envmap --brdf_env 512
GaussianShader主要在以下数据集上进行评估:
研究人员还提供了nero2blender.py
脚本,用于将Glossy Synthetic数据转换为Blender格式。
GaussianShader项目仍在持续开发中。未来的工作方向包括:
GaussianShader的开发借鉴了多个开源项目的代码,包括:
研究团队对这些项目的贡献表示感谢。
GaussianShader为处理具有反射表面的3D场景神经渲染提供了一种新颖而高效的方法。通过在3D高斯点上应用简化的着色函数,该方法成功地平衡了渲染质量和计算效率。随着进一步的发展和优化,GaussianShader有望在虚拟现实、游戏开发、产品设计等多个领域发挥重要作用,为创建更加逼真和沉浸式的视觉体验铺平道路。
研究人员鼓励社区参与GaussianShader的开发和应用,共同推动神经渲染技术的进步。如果您在项目中使用了GaussianShader,请引用相关论文以支持这项研究工作的持续发展。
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