为了更好地解决逆渲染问题, 同时减少对训练数据的依赖, 可微渲染(differentiable rendering) 的方法被提出。可微渲染是一个可以微分求导的渲染过程, 它的正向是渲染, 逆向是求像素对场景参数的微分。由于传统的渲染不可微, 难以设计基于优化和基于深度学习神经网络的逆渲染方法, 可微渲染技术的提出大大地增加了这些方法...
这里就不得不提到一个概念,那就是反向渲染(Inverse Rendering),它是从图像(image)到场景(model)的渲染函数,它是从 2D 到 3D 的重要途径。传统的渲染可称作正向渲染(Forward Rendering)。 然而反向渲染需要解决的问题太难了,于是图形学就发展出了可微渲染(Differentiable Rendering)这么个新的领域。可微渲染计算场景数...
Differentiable Rendering的一个例子是在训练机器学习模型时计算损失。 如下图,在 SVBRDF 重建论文中,网络生成四个输出纹理贴图(漫反射、镜面反射、粗糙度、法线),但单独计算这四个空间中的损失是不够的,因为目标法线和推断法线之间的比较没有捕捉到纹理实际渲染为光照表面时可见的感知损失。 可微分的渲染器用于计算渲...
而在图形学领域还有一个研究方向叫逆向绘制(Inverse Rendering)。就是给你2D图像，获得生成这张图像所需...
differentiable rendering小结 简介 渲染可以分为forward和inverse两种方式,如图所示,当我们有了床的模型,灯光和相机视角后,可以渲染出一张图像。理论上,如果我们获取了该方法的反函数,就可以基于图像获取原始参数。之前一系列小结告诉我们,f方法复杂(light transport & material),计算量很大,无法直接算出这个反函数。于是...
Path-Space Differentiable Rendering 渲染领域最重要的两篇论文,一篇是‘Rendering Equation’,另一篇则是‘Robust Monte Carlo Methods for Light Transport Simulation’,前者奠定了理论基础,后者则涵盖了主要的光纤传输算法,两篇论文可以说是渲染领域的奠基之作。而在可微分渲染领域,个人感觉‘Differentiable Monte Carlo...
Experiments demonstrate that our model's physics-based inductive biases make it more resource efficient and expressive than state-of-the-art pure learning-based alternatives, on both forward rendering of impact sounds and inverse tasks such as acoustic property inference and blind source separation of...
as it is not always possible to collect 3D information about the scene or to easily annotate it. Differentiable rendering is a novel field which allows the gradients of 3D objects to be calculated and propagated through images. It also reduces the requirement of 3D data collection and annotation...
DRTK – Differentiable Rendering Toolkit This package is a PyTorch library that provides functionality for differentiable rasterization.It consists of five main components:transform rasterize render interpolate edge_gradThere are also optional components such as msi and mipmap_grid_sampler. New components ...
目录 收起 神经渲染的几个方向: 可微渲染: 神经渲染的几个方向: 1.NeRF相关的体渲染(使用体积表示volumetric representation) 2.DVR(Differentiable Volumetric Rendering: Learning Implicit 3D Representations without 3D Supervision): 使用neural implicit surface来表示物体 3.MobileNeRF:使用mesh表达形式 可微渲染...