Материалы в объеме: новый подход к 3D-реконструкции

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили метод MatSpray, позволяющий создавать реалистичные и переосвечиваемые 3D-модели, объединяя возможности диффузионных моделей и гауссовских сплайнов.

При обработке многовидовых изображений, система генерирует карты материалов для каждого вида с помощью диффузионного предсказателя, реконструирует геометрию объекта посредством 3D Gaussian Splatting, а затем проецирует двухмерные материалы в трехмерное пространство с использованием трассировки лучей, уточняя материалы каждого Гауссиана с помощью Neural Merger, использующего слой softmax для выбора между спроецированными значениями; полученные карты материалов контролируются предсказанными двухмерными картами, а также PBR-основанным фотометрическим рендерингом с использованием многовидовых эталонных изображений объекта посредством отложенного затенения.

MatSpray объединяет предсказанные диффузионными моделями 2D-материалы с 3D-представлением на основе гауссовских сплайнов для получения высококачественных и согласованных 3D-реконструкций.

Создание реалистичных цифровых активов требует трудоемкой ручной настройки материалов и геометрии, особенно в задачах ререндеринга. В данной работе, ‘MatSpray: Fusing 2D Material World Knowledge on 3D Geometry’, предложен новый подход к реконструкции 3D-сцен, объединяющий знания о материалах, полученные из 2D-изображений с помощью диффузионных моделей, с 3D-представлением на основе Gaussian Splatting. Методика MatSpray позволяет эффективно переносить параметры PBR (albedo, roughness, metallicity) на 3D-геометрию, обеспечивая высокую детализацию и согласованность между видами. Не откроет ли это путь к автоматизации создания фотореалистичных цифровых активов и значительному повышению эффективности контент-продакшена?

От 2D к 3D: Поиск Реализма в Материалах

Традиционное моделирование материалов в трехмерной графике долгое время опиралось на кропотливую ручную работу художников, требующую создания текстур и тонкой настройки множества параметров. Этот процесс, хоть и позволяющий достичь впечатляющих визуальных результатов, является серьезным препятствием для повышения производительности и масштабируемости. Художникам приходится тратить значительное время на детальную проработку каждого материала, чтобы добиться реалистичного вида, что замедляет цикл разработки и ограничивает возможности быстрого прототипирования. В результате, создание высококачественных трехмерных сцен становится трудоемким и дорогостоящим, а потребность в автоматизированных и эффективных методах моделирования материалов становится все более актуальной.

Существующие методы генерации трехмерных моделей сталкиваются с существенной проблемой при интеграции высокой детализации, достигнутой в двухмерных диффузионных моделях, с геометрическими требованиями трехмерного рендеринга. Традиционно, диффузионные модели преуспевают в создании реалистичных текстур и визуальных деталей в двухмерном пространстве, однако перенос этих результатов в трехмерную среду требует решения сложных задач, связанных с сохранением когерентности текстур на различных поверхностях и углах обзора. Основная трудность заключается в том, что двухмерные модели не учитывают геометрическую информацию, необходимую для корректного отображения материалов в трехмерном пространстве, что приводит к артефактам и потере реалистичности. Попытки напрямую применить двухмерные диффузионные модели к трехмерным данным часто приводят к несоответствиям и искажениям, требующим сложных процедур постобработки и ручной коррекции.

Для достижения фотореалистичной визуализации критически важным является точное воссоздание материальных свойств поверхности — базового цвета, шероховатости и металличности. Эти параметры определяют, как свет взаимодействует с объектом, формируя восприятие его текстуры и внешнего вида. Однако, моделирование этих свойств представляет собой значительную вычислительную задачу. Традиционные методы часто полагаются на упрощенные модели, которые не способны адекватно передать сложность реальных материалов. Более того, вычисление этих параметров для каждой точки поверхности в трехмерной сцене требует огромных ресурсов, особенно при стремлении к высокой детализации и реализму. Разработка эффективных алгоритмов и методов, способных точно и быстро моделировать эти свойства, остается ключевой задачей в области компьютерной графики и визуализации.

Наша методика позволяет получать карты материалов, превосходя по качеству аналогичные результаты, полученные с помощью Extended R3DGS, IRGS и DiffusionRenderer на тестовых изображениях, не использовавшихся для обучения, что демонстрируется на представленных картах базового цвета, шероховатости, металличности и нормалей.

Слияние Мира Материалов: Мост Между 2D и 3D

Подход World Material Fusion объединяет генеративные возможности предварительно обученных диффузионных моделей с эффективностью 3D Gaussian Splatting. Данная комбинация позволяет создавать детализированные 3D-сцены, используя мощь диффузионных моделей для генерации текстур и материалов, при этом используя Gaussian Splatting для быстрого и эффективного рендеринга. В отличие от традиционных методов 3D-моделирования, требующих больших вычислительных ресурсов, World Material Fusion обеспечивает компромисс между качеством и производительностью, позволяя получать реалистичные 3D-сцены на относительно доступном оборудовании. Это достигается за счет представления сцены в виде набора гауссовых сплэтов, что значительно упрощает процесс рендеринга по сравнению с традиционными полигональными моделями или воксельными представлениями.

Перенос 2D-оценок материалов в 3D-сцену осуществляется посредством Gaussian Ray Tracing. Данный метод предполагает проецирование значений материалов, полученных из 2D-изображений, непосредственно на гауссовские сплэты — элементы, формирующие 3D-представление. Каждый сплэт получает атрибуты материала, определяющие его визуальные характеристики, такие как цвет и отражательная способность. Процесс проецирования учитывает геометрию сплэтов и их положение в пространстве, что обеспечивает корректное отображение материалов в 3D-сцене. Эффективность Gaussian Ray Tracing обусловлена возможностью быстрого вычисления освещения и рендеринга материалов на основе гауссовских сплэтов.

Использование диффузионных моделей позволяет получать высокодетализированные текстуры и материалы, однако их применение в 3D-графике традиционно требует значительных вычислительных ресурсов. Наша методика, World Material Fusion, решает эту проблему путем переноса информации о материалах, сгенерированной диффузионными моделями, на 3D-представление сцены, реализованное с помощью Gaussian Splatting. Gaussian Splatting, в свою очередь, обеспечивает эффективное и быстрое рендеринг 3D-сцен, что позволяет сохранить высокую детализацию, полученную от диффузионных моделей, при приемлемых вычислительных затратах. Таким образом, достигается баланс между визуальным качеством и производительностью, необходимый для интерактивных приложений и рендеринга больших сцен.

Обработка тональным отображением в DiffusionRenderer существенно меняет внешний вид карт материалов, при этом альфа-маска удаляет фон и выделяет интересующую область.

Уточнение Реализма Материалов с Помощью Нейронного Слияния

Для агрегации оценок материалов, полученных с различных точек обзора, вводится Neural Merger. Этот модуль выполняет уточнение параметров материала для каждого Гауссиана, используя слой softmax в качестве выходного. Softmax обеспечивает взвешенное усреднение оценок материалов из разных представлений, что позволяет получить более точные и согласованные параметры, такие как альбедо, шероховатость и металличность. В процессе уточнения, Neural Merger учитывает вклад каждого Гауссиана, определяя его значимость в формировании финального материала. Выходные данные модуля представляют собой уточненные параметры материала, готовые к использованию в последующих этапах рендеринга.

В процессе Gaussian Ray Tracing используется суперсемплинг для обеспечения точной проекции материалов и предотвращения пропусков Гауссианов. Данный метод предполагает трассировку лучей через сцену с повышенным разрешением, что позволяет более надежно идентифицировать и учитывать все Гауссианы, составляющие представление сцены. Увеличение числа сэмплов на пиксель снижает вероятность того, что луч пройдет мимо Гауссиана, особенно в областях с высокой плотностью или сложной геометрией. Это критически важно для корректного расчета освещения и визуализации материалов, поскольку пропущенные Гауссианы могут привести к артефактам и неточностям в итоговом изображении. Эффективность суперсемплинга напрямую влияет на качество и реалистичность рендеринга, обеспечивая более полное и точное представление материалов в сцене.

Для дальнейшей оптимизации и контроля над полученными материалами применяется отложенная отрисовка (Deferred Shading) с использованием функции потерь, основанной на физически корректном рендеринге (PBR). Этот подход позволяет вычислять освещение после определения всех материалов и геометрии, что повышает точность и реалистичность. Функция потерь PBR оценивает различия между отрендеренным изображением и эталонным, обеспечивая точную настройку параметров материала. Для реалистичного освещения используется Environment Map — карта окружения, имитирующая окружающую среду и обеспечивающая правдоподобные отражения и преломления света на поверхностях.

Применение тонового отображения (tone mapping) в процессе диффузионного предсказания материалов необходимо для приведения выходных данных к диапазону, совместимому с возможностями отображения на стандартных устройствах. Диффузионные модели могут генерировать значения, выходящие за пределы динамического диапазона, поддерживаемого дисплеями и форматами хранения изображений. Тоновое отображение нелинейно преобразует эти значения, сжимая диапазон яркости и контрастности, сохраняя при этом визуально значимые детали и предотвращая перенасыщение или обрезку цветов. Используемые алгоритмы тонового отображения, такие как Reinhard или ACES, гарантируют, что сгенерированные материалы корректно отображаются на различных дисплеях и в различных цветовых пространствах, обеспечивая реалистичное и предсказуемое визуальное представление.

Отсутствие слоя Softmax в Neural Merger приводит к утечке информации об освещении и тенях в карты материалов, что делает переосвещение непоследовательным.

Более Быстрая Реконструкция и Фотореалистичные Результаты

Разработанный метод демонстрирует значительное ускорение процесса оптимизации сцены, достигая в $3.5$ раза более высокой скорости по сравнению с передовыми технологиями, такими как IRGS. Такое существенное увеличение производительности позволяет значительно сократить время, необходимое для создания детализированных трехмерных моделей и реалистичных визуализаций. Это достигается благодаря оптимизированной архитектуре и эффективным алгоритмам, которые минимизируют вычислительные затраты без ущерба для качества результирующего изображения. В результате, предложенное решение открывает новые возможности для интерактивного моделирования и быстрого создания контента в различных областях, от дизайна и архитектуры до виртуальной и дополненной реальности.

Результаты демонстрируют, что комбинирование диффузионных моделей и метода 3D Gaussian Splatting позволяет достичь высококачественной передачи материалов и текстур. В ходе тестирования на специально разработанном наборе данных, предложенный подход показал впечатляющие метрики: $PSNR$ составил 29.164, $SSIM$ — 0.9105, а $LPIPS$ — 0.0626. Данные показатели свидетельствуют о значительном улучшении реалистичности и детализации реконструированных объектов, что открывает новые перспективы для создания фотореалистичного контента и визуализации.

Соединение генеративных двухмерных моделей и трехмерной визуализации открывает принципиально новые горизонты в сфере эффективного и реалистичного создания контента. Этот подход позволяет трансформировать возможности, традиционно ограниченные плоскостью изображения, в полноценные трехмерные сцены с высокой степенью детализации и фотореалистичностью. Это не просто ускоряет процесс создания контента, но и предоставляет художникам и дизайнерам невиданную ранее свободу в манипулировании формой, материалами и освещением. Благодаря этому симбиозу, становится возможным быстрое прототипирование, создание виртуальных окружений и генерация сложных визуальных эффектов, что особенно актуально в таких областях, как компьютерные игры, кинопроизводство и архитектурная визуализация.

Наше решение обеспечивает более качественное переосвещение сцены по сравнению с методами R3DGS и IRGS, избегая частичной окклюзии карты окружения реконструируемой геометрией.

Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в решении сложной задачи реконструкции 3D-активов. Метод MatSpray, объединяя возможности 2D диффузионных моделей и 3D гауссовых представлений, создает целостный и визуально привлекательный результат. Это подтверждает, что истинное мастерство заключается не в сложности реализации, а в достижении максимальной эффективности при минимальных усилиях. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Мы должны сосредоточиться на том, чтобы сделать машинное обучение доступным для всех». В данном контексте, MatSpray — это шаг к упрощению процесса создания реалистичных 3D-моделей, делая его более доступным для широкого круга специалистов и энтузиастов, а элегантное решение сложных задач — признак глубокого понимания.

Куда же дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует изящный способ переноса знаний о материалах из двумерного мира в трехмерное пространство. Однако, следует признать, что истинная элегантность кроется не в самом факте реконструкции, а в её бесшовной интеграции с окружающим миром. Вопрос заключается не в том, чтобы просто воссоздать внешний вид объекта, но и в том, чтобы он органично взаимодействовал со светом, тенью и другими элементами сцены — а это, к сожалению, пока остается областью для дальнейших изысканий.

Очевидно, что текущие подходы, включая представленный, все еще страдают от ограничений в части обобщения. Создание действительно универсальной модели, способной адекватно обрабатывать широкий спектр материалов и геометрий, остается сложной задачей. Необходимо исследовать возможности более глубокого понимания физических свойств материалов и их влияния на визуальное восприятие. Ведь простое «наложение» текстур — это лишь иллюзия, а не подлинное воссоздание реальности.

В конечном итоге, будущее данного направления исследований, вероятно, лежит в симбиозе с другими областями науки, такими как компьютерная графика, физика и даже искусство. Необходимо стремиться к созданию систем, которые не просто реконструируют объекты, но и позволяют нам взаимодействовать с ними осмысленно и интуитивно. Иначе, все эти усилия рискуют оказаться лишь красивой, но бесполезной игрушкой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.18314.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-23 13:56

🚀 Квантовые новости