2025-01-19 新品 0
德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者们在计算机图形学和计算机视觉领域取得了新的突破，他们提出了一个利用人工智能（AI）来合成高分辨率3D图像的方法。这种方法可以从初始的点云数据中生成逼真的3D场景，并且可以任意旋转，360度全方位查看。这项技术在社会中尤其有用，比如用于展示最新汽车资讯。
他们使用了一种神经网络方法来实现这一目标，这种方法能够处理大规模动态输入点云，之前这个问题一直被认为是“超级难”的。研究人员表示，他们的系统不仅能实时显示超过1亿个像素点，而且能够根据需要优化场景参数，使得合成出来的图像更加逼真。
这项研究最近在社交媒体上引起了广泛关注，有网友称赞说：“impressive！”同时，也有人指出，这项技术确实利用了大规模动态输入点云的优势，而这些通常很难处理。
为了理解这种技术如何工作，我们需要了解一些基本概念。在计算机图形学和计算机视觉中，3D形状通常会以三角面、体素网格、隐函数或者点云形式进行编码，每种形式都有其优缺点。其中，点云因为易于使用而特别受欢迎，因为它不需要考虑拓扑性质，因此非常适合作为3D图像合成的一种中间输出阶段。
2000年左右，基于点云渲染开始得到广泛研究，它允许我们直接可视化重建后的场景，而无需经过复杂的三角测量过程。此外，还有一些基于神经网络的人工智能渲染技术，它们能够去除伪影，从而生成更为逼真的高质量新视图。
通过结合传统光栅化器与深度神经网络，这些研究人员发现，可以有效地渲染不透明表面并提高渲染性能。这一发现对3D重建尤为重要，因为它们通常使用密集点云作为初始输出。因此，我们可以跳过可能出现错误的三角测量步骤，直接可视化重建后的场景。
该团队还提出了一种新的物理可微色调映射器，该映射器模拟数码相机镜头和传感器效果，以便将HDR图片转换为LDR图片，同时保持准确性。此外，他们还开发了一种随机丢弃算法，用以高效多层渲染大量数据集中的每个特征值，从而减少时间消耗并提高性能。
最后，该团队开源了他们所开发的地平线管道（ADOP），使其他研究人员也能参与到此领域内创新的探索之中。这项技术对于推动社会各界包括汽车行业对于虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用研发具有重要意义。
