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引導前行的光線:NVIDIA 研究人員展現即時繪圖的突破性進展

引導前行的光線:NVIDIA 研究人員展現即時繪圖的突破性進展

NVIDIA 在這場夏季繪圖領域的頂尖會議中,為藝術家、創作者及遊戲玩家

展現提升即時路徑追蹤與內容創作工具的最新成果


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電腦繪圖與人工智慧 (AI) 是 NVIDIA 的發展基石,兩者結合讓創作者離實現即時渲染電影畫質般的 3D 影像目標,又更近了一步。

NVIDIA Research 在今年夏天舉行的一系列繪圖會議中,向外界分享了在即時路徑追蹤和內容創作的突破性進展,當中有不少都是採用最頂尖的 AI 技術。這些突破性的進展透過全新的工具解決繪圖領域中最困難的問題,進而推動即時渲染技術的發展。

其中一個目標是讓渲染出的光線在穿過毛皮或霧等複雜材料時,可以看起來更加真實。另一個目標是協助藝術家更輕鬆地將他們的創意想法,變成栩栩如生的模型和場景。

在本週的 SIGGRAPH 2021 大會,以及近期的High-Performance Graphics 與 Eurographics Symposium on Rendering 中所展示的研究進展,在在突顯出 NVIDIA RTX GPU 如何進一步推動逼真的即時繪圖發展。

如果想要即時渲染出極具真實感的影像,需要精準地模擬光線,並針對影響真實環境中的光線規則建立模型。路徑追蹤是目前已知最有效的方法,其需要使用極為龐大的運算資源,但最終能呈現出令人驚嘆的影像。

專為這項任務量身打造的 NVIDIA RTX 平台,具備專用的光線追蹤硬體及高效能的 Tensor 核心,能夠以絕佳的效率評估 AI 模型。然而,在某些情況下,若想渲染出栩栩如生的影像仍有其難度。

就像是製作一隻潛行穿梭在森林中的老虎。

光彩耀目:即時路徑追蹤

為了讓場景看起來在逼真度上完全沒有破綻,創作者必須渲染複雜的照明效果,像是反射、陰影和肉眼可見的朦朧感。

陽光透過森林中的樹葉,斑斑點點地灑滿地面,霧氣變得氤氳。過去想要即時渲染出如此逼真的雲層、塵土飛揚的表面或是朦朧的霧氣,是遙不可及的事情。不過 NVIDIA 的研究人員所開發出的技術,能夠將這些現象的視覺效果運算效率提高十倍。

老虎身上既被陽光照射,又被樹木遮蔽。當老虎穿梭在樹林裡,可以清楚看見下方池塘中牠的倒影。想要為這種直接和間接反射的豐富視覺效果加上光線,需要為場景中的每個像素計算成千上萬個路徑。

這件事需要使用極為龐大的運算資源,且無法即時進行。因此,我們的研究團隊為此開發出一個路徑取樣演算法,優先運算最有可能成就最終畫面的光線路徑及反射,也將渲染影像的速度提高 100 倍以上。

將人工智慧用於製作老虎:神經輻射快取技術

另一組 NVIDIA 研究人員使用一種名為神經輻射快取 (Neural Radiance Caching) 的全新技術,在全域照明領域取得突破性進展。這項方法將用於光線追蹤的 NVIDIA RT 核心及用於 AI 加速的 Tensor 核心,在渲染動態場景的同時,即時訓練微型神經網路。

這個神經網路學習光線在整個場景裡的分布情況。當它在 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 上運行時,每秒評估超過十億次全域照明查詢,並運用豐富的照明細節描繪出老虎身上的濃密獸毛,這是過往使用互動式畫面更新率做不到的事。

流暢地建立高難度的質地紋理

隨著渲染演算法的進步,可用的 3D 內容也必須要跟上演算法所能達到的複雜性和豐富性。

NVIDIA 的研究人員正在深入研究各項技術的發展,以支援內容創作者模擬出豐富逼真的 3D 環境。其中一大重點便放在有著各種複雜幾何圖形的材料上,使用傳統技術並不容易對這些材料進行模擬。

Polo 衫上的布料編織紋路、地毯材質的紋理,或是一片草葉上的特徵,往往比一個像素還要小得多,因此很難有效儲存及渲染這些細微的特徵表現。NVIDIA 的研究人員使用 NeRF-Tex 來解決這個問題,這個方法使用神經網路來呈現高難度的材料,並將它們對光線的反應編寫成程式碼。

見樹不見林

複雜幾何物體的外觀,也會隨著與觀看者之間的距離而有所變化。枝繁葉茂的樹便是一例:近距離看,樹枝、樹葉、樹皮上都有著大量的細節;而從遠處看,就只是一抹綠色。

細膩地渲染森林場景中另一端樹木上的樹皮和樹葉,也較為浪費時間。不過放大特寫時,模型應該要盡可能呈現最真實的樣貌。

細節水準是電腦繪圖領域的一個經典問題。這件事一直困擾著藝術家們,他們需要以手動的方式對每個 3D 物體建立多個版本的模型,才能提高渲染效率。

NVIDIA 的研究人員以逆向渲染法 (inverse rendering method) 為基礎開發了一種全新的方法,可以自動生成簡化模型。創作者透過這個方法便能產生簡化的模型,再經過最佳化調整後,看上去就跟原始模型沒有差異,但卻明顯降低當中的幾何複雜性。



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