We introduce radiance meshes, a technique for representing radiance fields with constant density tetrahedral cells produced with a Delaunay tetrahedralization. Unlike a Voronoi diagram, a Delaunay tetrahedralization yields simple triangles that are natively supported by existing hardware. As such, our model is able to perform exact and fast volume rendering using both rasterization and ray-tracing. We introduce a new rasterization method that achieves faster rendering speeds than all prior radiance field representations (assuming an equivalent number of primitives and resolution) across a variety of platforms. Optimizing the positions of Delaunay vertices introduces topological discontinuities (edge flips). To solve this, we use a Zip-NeRF-style backbone which allows us to express a smoothly varying field even when the topology changes. Our rendering method exactly evaluates the volume rendering equation and enables high quality, real-time view synthesis on standard consumer hardware. Our tetrahedral meshes also lend themselves to a variety of exciting applications including fisheye lens distortion, physics-based simulation, editing, and mesh extraction.


翻译:我们提出辐射网格技术,这是一种利用Delaunay四面体化生成的恒定密度四面体单元来表示辐射场的方法。与Voronoi图不同,Delaunay四面体化产生的简单三角形结构可直接被现有硬件支持。因此,我们的模型能够通过光栅化和光线追踪实现精确且快速的体绘制。我们提出一种新型光栅化方法,在多种平台上(假设图元数量和分辨率相当)实现了比所有现有辐射场表示更快的渲染速度。优化Delaunay顶点位置会引入拓扑不连续性(边翻转)。为解决此问题,我们采用Zip-NeRF风格的主干网络,即使在拓扑变化时也能表达平滑变化的场。我们的渲染方法精确求解体绘制方程,可在标准消费级硬件上实现高质量实时视图合成。我们的四面体网格还适用于多种创新应用,包括鱼眼镜头畸变、基于物理的仿真、编辑和网格提取。

0
下载
关闭预览

相关内容

AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
LibRec 每周算法:DeepFM
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2017年11月6日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
LibRec 每周算法:DeepFM
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2017年11月6日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员