Don't Splat your Gaussians: Volumetric Ray-Traced Primitives for Modeling and Rendering Scattering and Emissive Media
作者: Jorge Condor, Sebastien Speierer, Lukas Bode, Aljaz Bozic, Simon Green, Piotr Didyk, Adrian Jarabo
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2024-05-24 (更新: 2025-09-08)
备注: 17 pages, 17 figures
期刊: ACM Trans. Graph. 44, 1, Article 10 (February 2025), 17 pages
DOI: 10.1145/3711853
💡 一句话要点
提出基于体素光线追踪的混合高斯原语，用于散射和发光介质的建模与渲染。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 体素建模 光线追踪 散射介质 辐射场 渲染 高斯混合模型 Epanechnikov核
📋 核心要点
- 现有场景表示方法难以同时高效地处理表面和体积，限制了复杂场景的建模和渲染。
- 利用3D高斯混合模型，将散射和发光介质建模推广到基于核的体素原语混合，并推导闭式解。
- 实验证明该方法在正向/逆向渲染、辐射场优化等方面具有优势，并探索了Epanechnikov核的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种通用的统一表示方法，用于同时处理表面和体积，从而应对计算机图形学中高效场景表示的挑战。受最近利用3D高斯混合模型重建辐射场的方法启发，本文将散射和发光介质的建模形式化并推广到基于核的简单体素原语混合。针对不同的核，本文推导了透射率和自由飞行距离采样的闭式解，并提出了若干优化方法，以便在任何现成的体素路径追踪器中高效地使用该方法。实验表明，该方法是一种紧凑而高效的体积建模替代方案，可用于散射介质的正向和逆向渲染。此外，本文还将该方法应用于辐射场优化和渲染，与当前最先进的技术相比，由于其光线追踪公式，提供了额外的灵活性。本文还引入了Epanechnikov核，并证明了其作为场景重建任务中传统高斯核的有效替代方案的潜力。该方法的多功能性和基于物理的特性使其能够超越辐射场，并将任何支持路径追踪的功能（如散射、重新光照和复杂相机模型）引入到基于核的建模和渲染中。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在建模同时包含表面和体积的复杂场景时，效率和灵活性不足。尤其是在处理散射和发光介质时，需要一种能够紧凑、高效且易于集成的表示方法。传统方法可能需要大量的内存和计算资源，或者难以与现有的渲染管线集成。
核心思路：本文的核心思路是使用混合的体素原语（例如高斯核或Epanechnikov核）来表示场景中的散射和发光介质。通过将场景分解为这些简单的原语，可以更容易地计算光线与介质的相互作用，并实现高效的渲染。这种方法借鉴了最近在辐射场建模中使用3D高斯混合模型的思想，并将其推广到更一般的体素建模框架。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用混合的体素原语（例如高斯核或Epanechnikov核）表示场景中的散射和发光介质。2) 推导不同核函数的透射率和自由飞行距离采样的闭式解。3) 在现有的体素路径追踪器中集成该方法，并进行优化以提高效率。4) 使用该方法进行正向和逆向渲染、辐射场优化等应用。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 提出了一种通用的体素建模框架，可以同时处理表面和体积。2) 推导了不同核函数的透射率和自由飞行距离采样的闭式解，从而实现了高效的光线追踪。3) 引入了Epanechnikov核，并证明了其作为场景重建任务中传统高斯核的有效替代方案的潜力。
关键设计：该方法中的关键设计包括：1) 核函数的选择：高斯核和Epanechnikov核都具有良好的性质，可以用于表示散射和发光介质。2) 透射率和自由飞行距离采样的闭式解：这些闭式解可以显著提高光线追踪的效率。3) 优化策略：为了进一步提高效率，本文提出了一些优化策略，例如使用空间数据结构来加速光线与体素原语的相交测试。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在渲染散射介质时，相比于其他体积建模方法，具有更高的效率和更低的内存占用。此外，该方法在辐射场优化方面也表现出良好的性能，并且可以灵活地支持各种路径追踪功能，例如散射、重新光照和复杂相机模型。Epanechnikov核的引入也为场景重建提供了新的选择。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电影特效、游戏开发、虚拟现实等领域，用于创建更逼真、更高效的散射和发光介质渲染效果。例如，可以用于模拟云雾、烟雾、火焰等自然现象，或者用于设计具有特殊光学效果的材料。此外，该方法还可以用于逆向渲染，例如从图像中重建场景的几何和材质信息。
📄 摘要（原文）
Efficient scene representations are essential for many computer graphics applications. A general unified representation that can handle both surfaces and volumes simultaneously, remains a research challenge. Inspired by recent methods for scene reconstruction that leverage mixtures of 3D Gaussians to model radiance fields, we formalize and generalize the modeling of scattering and emissive media using mixtures of simple kernel-based volumetric primitives. We introduce closed-form solutions for transmittance and free-flight distance sampling for different kernels, and propose several optimizations to use our method efficiently within any off-the-shelf volumetric path tracer. We demonstrate our method as a compact and efficient alternative to other forms of volume modeling for forward and inverse rendering of scattering media. Furthermore, we adapt and showcase our method in radiance field optimization and rendering, providing additional flexibility compared to current state of the art given its ray-tracing formulation. We also introduce the Epanechnikov kernel and demonstrate its potential as an efficient alternative to the traditionally-used Gaussian kernel in scene reconstruction tasks. The versatility and physically-based nature of our approach allows us to go beyond radiance fields and bring to kernel-based modeling and rendering any path-tracing enabled functionality such as scattering, relighting and complex camera models.