Автор: Денис Аветисян
Платформа Visionary открывает возможности для интерактивных трехмерных сцен и сложных моделей мира, работающих непосредственно в веб-браузере.
Visionary использует WebGPU и ONNX для рендеринга 3D Gaussian Splatting в реальном времени, преодолевая ограничения существующих систем.
Несмотря на стремительное развитие нейронного рендеринга, особенно методов 3D Gaussian Splatting, существующие решения для визуализации остаются фрагментированными и сложными в развертывании. В данной работе представлена платформа ‘Visionary: The World Model Carrier Built on WebGPU-Powered Gaussian Splatting Platform’, обеспечивающая веб-нативное, высокопроизводительное рендеринг различных вариантов Gaussian Splatting и мешей в реальном времени. Благодаря использованию WebGPU и ONNX-инференса, Visionary позволяет создавать интерактивные 3D-сцены непосредственно в браузере, унифицируя процессы инференса и рендеринга. Открывает ли это путь к новым возможностям в области реконструкции и генерации 3D-моделей, а также к созданию более доступных и масштабируемых приложений виртуальной и дополненной реальности?
Преодолевая Границы: Необходимость Реальных 3D-Миров
Традиционные методы трехмерной графики, несмотря на десятилетия развития, сталкиваются со значительными трудностями при создании фотореалистичных и интерактивных сред. Высокая степень детализации, реалистичное освещение и сложные материалы требуют колоссальных вычислительных ресурсов, что приводит к низкой частоте кадров и задержкам, особенно при попытке отобразить сложные сцены в режиме реального времени. Этот процесс включает в себя множество этапов — моделирование, текстурирование, освещение, затенение и рендеринг — каждый из которых вносит свой вклад в общую вычислительную нагрузку. По мере увеличения сложности сцены и требований к визуальной достоверности, традиционные пайплайны всё больше приближаются к своим аппаратным пределам, что препятствует созданию действительно иммерсивных и интерактивных виртуальных миров. В результате, возникает необходимость в принципиально новых подходах к 3D-рендерингу, способных обеспечить баланс между визуальным качеством и производительностью.
Нейронные методы рендеринга, такие как поля нейронного излучения (NeRF), демонстрируют впечатляющие возможности в создании фотореалистичных изображений, однако их практическое применение сталкивается с существенными ограничениями в скорости и вычислительной эффективности. В отличие от традиционных графических конвейеров, NeRF опираются на сложные нейронные сети для представления сцены, что требует значительных ресурсов при каждом изменении точки обзора или освещения. Несмотря на способность захватывать тонкие детали и реалистичные эффекты освещения, процесс рендеринга изображения с использованием NeRF зачастую занимает слишком много времени для интерактивных приложений, таких как виртуальная реальность или игры. Поэтому, несмотря на многообещающие результаты, необходимы дальнейшие исследования и оптимизации для преодоления этих ограничений и раскрытия полного потенциала нейронного рендеринга в реальном времени.
Необходимость в новой парадигме создания трехмерных миров обусловлена растущими требованиями к визуальной достоверности и одновременной интерактивности. Существующие методы рендеринга, хоть и позволяют достичь впечатляющей графики, часто сталкиваются с ограничениями по производительности, особенно при работе со сложными и динамичными сценами. По мере развития таких областей, как виртуальная и дополненная реальность, а также симуляции и робототехника, возникает потребность в технологиях, способных обеспечивать фотореалистичное изображение в режиме реального времени. Новый подход должен объединить в себе высокую точность визуализации с эффективными алгоритмами рендеринга, чтобы открывать возможности для создания иммерсивных и интерактивных сред, отвечающих требованиям будущих приложений.
Современные методы трехмерной графики испытывают значительные трудности при отображении и рендеринге динамичных сцен. Традиционные подходы, основанные на полигональном моделировании и растроризации, требуют огромных вычислительных ресурсов для обработки постоянно меняющейся геометрии и текстур. Это особенно заметно в приложениях, требующих высокой интерактивности, таких как виртуальная реальность и компьютерные игры, где задержки в рендеринге могут негативно повлиять на пользовательский опыт. Нейронные методы, хотя и демонстрируют впечатляющие результаты в статичных сценах, часто сталкиваются с проблемами масштабируемости и скорости при работе с динамическими объектами и сложными взаимодействиями. Существующие решения, как правило, не способны эффективно представлять и обновлять сцену в реальном времени, сохраняя при этом высокую степень реализма и детализации, что делает создание правдоподобных и интерактивных виртуальных миров сложной задачей.
Visionary: Платформа для 3D-Миров в Веб-Пространстве
Visionary представляет собой платформу для рендеринга 3D Gaussian Splatting (3DGS) в реальном времени, использующую возможности WebGPU. WebGPU — это современный API для графики, обеспечивающий прямой доступ к графическому процессору и позволяющий добиться значительного повышения производительности по сравнению с WebGL. Платформа использует 3DGS — метод представления 3D-сцен в виде набора 3D-гауссиан, что позволяет эффективно рендерить сложные сцены с высокой детализацией. Использование WebGPU в сочетании с 3DGS позволяет Visionary обеспечивать плавный и интерактивный просмотр 3D-моделей непосредственно в веб-браузере без необходимости установки дополнительных плагинов или программного обеспечения.
Платформа Visionary использует формат ONNX (Open Neural Network Exchange) в качестве стандартного способа представления моделей машинного обучения. Это обеспечивает совместимость и переносимость моделей между различными фреймворками и аппаратными платформами. Использование ONNX позволяет Visionary поддерживать широкий спектр алгоритмов 3D Gaussian Splatting, разработанных с использованием различных инструментов, и эффективно развертывать их в веб-окружении. Стандартизация представления моделей посредством ONNX упрощает интеграцию новых алгоритмов и оптимизаций в экосистему Visionary, а также обеспечивает возможность использования предварительно обученных моделей, созданных вне платформы.
Ключевым элементом архитектуры Visionary является Контракт Генератора Гауссиан (Gaussian Generator Contract), определяющий унифицированный интерфейс для алгоритмов 3D Gaussian Splatting (3DGS). Этот контракт стандартизирует входные и выходные данные, а также методы взаимодействия с различными реализациями 3DGS, обеспечивая совместимость и взаимозаменяемость алгоритмов внутри экосистемы. Это позволяет разработчикам интегрировать новые или улучшенные алгоритмы 3DGS без необходимости модификации остальной части системы рендеринга, что значительно упрощает процесс разработки и обслуживания, а также способствует расширению функциональности платформы.
Перенос рендеринга в веб-среду позволяет Visionary значительно расширить доступность и масштабируемость 3D-опыта. Внутренние тесты показали, что Visionary обеспечивает ускорение рендеринга до 100 раз по сравнению с существующими веб-вьюерами, такими как SparkJS. Это достигается за счет использования WebGPU и оптимизации алгоритмов 3D Gaussian Splatting для работы непосредственно в браузере, что устраняет необходимость в специализированных плагинах или серверах для рендеринга и позволяет запускать сложные 3D-сцены на широком спектре устройств.
Динамические Миры и Расширение Возможностей 3D Gaussian Splatting
Платформа Visionary поддерживает расширения 3D Gaussian Splatting, в частности, 4D Gaussian Splatting, что позволяет рендерить динамические сцены и анимации. В отличие от статических 3D-моделей, 4D Gaussian Splatting добавляет временную размерность, позволяя гауссовым сплетениям изменяться во времени. Это достигается путем представления каждой гауссовой частицы не только положением и ковариацией в 3D-пространстве, но и параметрами, описывающими её изменение во времени. Данная технология обеспечивает возможность создания реалистичных анимированных сцен с высокой скоростью рендеринга, что особенно важно для интерактивных приложений и виртуальной реальности.
Варианты 3D Gaussian Splatting (3DGS), использующие многослойные персептроны (MLP), позволяют значительно повысить реалистичность и детализацию рендеримых объектов. В отличие от стандартного 3DGS, где каждый гауссовский сплат представляет собой простую функцию, MLP-3DGS использует нейронную сеть для моделирования более сложных функций, определяющих цвет и плотность каждого сплата. Это позволяет учитывать сложные эффекты освещения, текстуры и детали поверхности, которые невозможно адекватно представить в стандартном 3DGS. Использование MLP позволяет моделировать нелинейные зависимости между входными данными и свойствами сплата, что приводит к более фотореалистичным результатам и повышению уровня детализации рендеримых объектов, особенно в областях с высокой геометрической сложностью.
Нейронные аватары могут быть бесшовно интегрированы в трехмерные миры, созданные на основе 3D Gaussian Splatting, обеспечивая реалистичных и интерактивных персонажей. Использование нейронных сетей позволяет добиться высокой степени детализации и правдоподобности движений, а также динамической реакции на действия пользователя или изменения в окружающей среде. Платформа Visionary поддерживает интеграцию таких аватаров, достигая скорости рендеринга порядка 7-8 мс на кадр, что обеспечивает плавное и отзывчивое взаимодействие в реальном времени. Данная технология открывает возможности для создания реалистичных виртуальных взаимодействий и иммерсивных сред.
Платформа не ограничивается повышением визуальной достоверности, а внедряет методы, такие как композиция с учетом глубины (Depth-aware Composition), для улучшения реализма и погружения. Это достигается за счет анализа информации о глубине сцены и корректного наложения элементов. При этом, время декодирования для рендеринга аватаров составляет 7-8 миллисекунд на кадр, что обеспечивает высокую производительность и возможность интерактивного взаимодействия в реальном времени. Данный показатель позволяет использовать технологию на широком спектре аппаратных конфигураций.
Построение Правдоподобных Симуляций: Мировые Модели в Действии
Платформа Visionary предоставляет инструменты для создания надёжных мировых моделей, которые служат основой для интерактивного генеративного видео. Эти модели позволяют формировать детализированные виртуальные окружения, способные реагировать на действия и изменения в реальном времени. В отличие от статических сцен, мировые модели, созданные с помощью Visionary, динамичны и позволяют создавать видео, где объекты взаимодействуют друг с другом и с окружением, имитируя физические законы. Такой подход открывает возможности для создания иммерсивного контента, реалистичных симуляций и интерактивных развлечений, где зритель может влиять на происходящее в виртуальном мире.
Платформа обеспечивает бесшовную интеграцию с методами моделирования, в частности, с методом материальных точек (Material Point Method), что позволяет создавать удивительно реалистичные физические взаимодействия и поведение в виртуальной среде. Этот подход позволяет симулировать широкий спектр явлений — от деформации твердых тел и динамики жидкостей до разрушения материалов — с высокой степенью точности. Благодаря этому, создаваемые симуляции отличаются правдоподобностью и позволяют более эффективно тестировать и разрабатывать различные сценарии, будь то в игровой индустрии, робототехнике или научных исследованиях. Использование метода материальных точек в сочетании с другими техниками моделирования открывает новые возможности для создания сложных и интерактивных виртуальных миров, максимально приближенных к реальности.
Метод FlashWorld представляет собой инновационный подход к генерации трехмерных сцен, значительно обогащающий виртуальные среды. В его основе лежит процедурная генерация, позволяющая создавать разнообразные и сложные окружения с высокой степенью детализации, используя относительно небольшие вычислительные ресурсы. Данный метод не ограничивается статичными объектами, а позволяет динамически формировать ландшафты, архитектурные сооружения и другие элементы окружения, адаптируясь к потребностям симуляции. Благодаря FlashWorld, виртуальные миры становятся более реалистичными и убедительными, что критически важно для обучения агентов и проведения исследований в области искусственного интеллекта и робототехники. Создаваемые сцены отличаются высокой степенью вариативности, что обеспечивает разнообразие условий для тестирования и обучения, а также способствует повышению обобщающей способности алгоритмов.
Развитие технологий переноса обучения из симуляции в реальность, или Sim-to-Real Transfer, стало возможным благодаря представленным разработкам. Платформа Visionary демонстрирует значительное превосходство в скорости обработки данных, что критически важно для создания реалистичных и интерактивных виртуальных сред. В частности, обработка 6 миллионов Гауссианов занимает всего 2.09 миллисекунды, в то время как аналогичная операция в SparkJS требует 176.90 миллисекунд. Аналогичное ускорение наблюдается и при сортировке данных: 0.58 миллисекунды против 172.87 миллисекунд в SparkJS. Такая высокая производительность открывает новые возможности для обучения агентов в симуляции и последующего применения их навыков в реальном мире, значительно сокращая время и затраты на разработку и тестирование.
Платформа Visionary, представленная в данной работе, демонстрирует элегантность подхода к решению сложной задачи — воссозданию интерактивных трехмерных миров непосредственно в браузере. Как заметил Ян ЛеКун: «Машинное обучение — это не только алгоритмы, но и искусство представления данных». Именно искусство представления данных, воплощенное в технологии Gaussian Splatting и оптимизированное WebGPU, позволяет Visionary достичь беспрецедентной скорости и реалистичности рендеринга. Данная работа подчеркивает, что хороший дизайн не кричит, а шепчет — предоставляя пользователю плавный и интуитивно понятный опыт взаимодействия с виртуальным миром, основанным на передовых моделях мира.
Куда же дальше?
Представленная работа, несомненно, открывает новые горизонты для интерактивных трёхмерных миров, реализованных непосредственно в браузере. Однако, эйфория от возможности рендеринга сложных сцен в реальном времени не должна заслонять остающиеся вопросы. Изящность реализации не отменяет фундаментальной сложности управления и оптимизации огромного количества гауссовых сплэтов, особенно при масштабировании сцен и увеличении детализации. Существующие методы кодирования и сжатия данных пока не позволяют достичь идеального баланса между качеством изображения и производительностью, что неизбежно приводит к компромиссам.
В перспективе, представляется необходимым углубленное изучение алгоритмов адаптивной детализации, позволяющих динамически изменять плотность гауссовых сплэтов в зависимости от расстояния до камеры и угла обзора. Кроме того, не менее важной задачей является разработка более эффективных методов интеграции с другими веб-технологиями, такими как WebAssembly и WebXR, для создания по-настоящему иммерсивных и интерактивных 3D-опытов. Стремление к визуальной достоверности не должно затмевать важность юзабилити и доступности для широкой аудитории.
В конечном счёте, истинная ценность подобных исследований заключается не только в демонстрации технической возможности, но и в создании инструментов, которые расширяют границы человеческого восприятия и позволяют по-новому взглянуть на окружающий мир. Иначе говоря, речь идет о создании не просто красивой картинки, а гармоничного синтеза формы и содержания, где эстетика служит инструментом для углубления понимания.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08478.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-10 17:52