Differentiable rendering — техника рендеринга, позволяющая вычислять градиенты по параметрам сцены, что делает возможным обучение 3D-моделей напрямую из изображений.
Определение
Differentiable rendering — это метод рендеринга, в котором формирование изображения происходит посредством операций, допускающих вычисление градиентов. Это позволяет оптимизировать параметры сцены (геометрию, материалы, освещение, камеры) по фотометрическим потерям, сравнивая рендер с реальными изображениями. Такой подход лежит в основе NeRF, 3D Gaussian Splatting, implicit surface моделей, 3D reconstruction систем и текст-to-3D генеративных моделей.
Как работает
Дифференцируемый рендеринг строится на идее сделать все этапы рендеринга пригодными для автоматического дифференцирования. Главные варианты:
1. Volume rendering (объёмный рендеринг)
Используется в NeRF-подобных моделях.
- Вдоль луча камеры берутся множество сэмплов;
- MLP предсказывает плотность и цвет;
- Цвет пикселя — интеграл взвешенного вклада всех сэмплов;
- Интеграл выражается суммой, дифференцируемой по параметрам MLP.
2. Rasterization-based differentiable rendering
Применяется в 3D Gaussian Splatting и дифференцируемой растеризации.
- Треугольники или гауссианы проецируются в экранные координаты;
- Цвет формируется как взвешенная сумма вкладов;
- rasterization заменяется сглаженными, дифференцируемыми функциями покрытия пикселей.
3. Implicit surface rendering
- Сцена задаётся функцией расстояния или оккупации (SDF/occupancy);
- Поверхность извлекается как нулевая изосфера;
- Рендеринг выполняется через рейтрейсинг с дифференцируемыми пересечениями.
Основная идея — сделать процесс вычисления пикселей гладким по параметрам сцены, чтобы градиенты можно было передавать обратно в нейросеть.
Где применяется
- NeRF-модели и их производные.
- 3D Gaussian Splatting и гибридные рендереры.
- Текст-to-3D генерация (DreamFusion, Magic3D, Fantasia3D).
- 3D реконструкция, SLAM.
- Motion capture без маркеров.
- Обучение 3D-агентов и симуляторов.
Практические примеры использования
NeRF использует volume rendering, где градиенты позволяют обучать плотностную функцию сцены по сотне изображений. Gaussian Splatting использует дифференцируемый rasterization с быстро оптимизируемыми гауссианами. DreamFusion и подобные методы генерируют 3D-объекты из текста, обучая implicit 3D-представление через differentiable rendering в цикле.
В AR/VR системах дифференцируемый рендеринг применяется для точной регистрации объектов, реконструкции геометрии и симуляции освещения. В робототехнике — для обучения агентов видеть и интерпретировать 3D-мир.
Ключевые свойства
- Градиентность всех этапов рендеринга.
- Поддержка как растеризационных, так и объёмных методов.
- Возможность обучения геометрии, цвета и материала.
- Интеграция с гибридными 3D-представлениями.
- Основа большинства современных 3D-генеративных моделей.
Проблемы и ограничения
- Высокая вычислительная стоимость volume rendering.
- Нестабильность градиентов на сложных сценах.
- Проблемы с отражениями, прозрачностями и тенью.
- Зависимость от точной калибровки камеры.
- Ограничения rasterization в тонких деталях.
Преимущества и ограничения
- Плюс: позволяет обучать 3D-модели напрямую по изображениям.
- Минус: требует аккуратной параметризации и больших ресурсов.
Связанные термины
- NeRF
- 3D Gaussian fields
- Volume rendering
- Implicit surfaces
- 3D reconstruction