3D Gaussian Ray Tracing: Fast Tracing of Particle Scenes
作者: Nicolas Moenne-Loccoz, Ashkan Mirzaei, Or Perel, Riccardo de Lutio, Janick Martinez Esturo, Gavriel State, Sanja Fidler, Nicholas Sharp, Zan Gojcic
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2024-07-09 (更新: 2024-10-10)
备注: Project page: https://gaussiantracer.github.io/. Published at SIGGRAPH Asia 2024
💡 一句话要点
提出基于光线追踪的3D高斯渲染方法，加速粒子场景的渲染并扩展其应用。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 光线追踪 辐射场 渲染 GPU加速
📋 核心要点
- 现有基于光栅化的3D高斯渲染方法难以处理复杂光照效果和扭曲相机，限制了其应用。
- 本文提出了一种基于光线追踪的3D高斯渲染方法，利用GPU硬件加速和高效的相交算法。
- 实验表明，该方法在速度和精度上具有优势，并能支持阴影、反射等高级渲染效果。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于光线追踪的粒子场景快速渲染方法，用于处理如3D高斯溅射等基于粒子的辐射场表示。与现有方法通过光栅化将粒子投影到屏幕空间瓦片并排序处理不同，本文构建了包围盒层次结构，并使用高性能GPU光线追踪硬件为每个像素投射光线。为了高效处理大量半透明粒子，本文设计了一种专门的渲染算法，使用包围网格封装粒子以利用快速光线-三角形相交检测，并按深度顺序对批量的相交进行着色。该渲染器在计算成本上与光栅化相差无几，但具备光线追踪的优势，如处理非相干光线以实现阴影和反射等二级光照效果，渲染来自机器人领域常见的高度扭曲相机的图像，以及随机采样光线等。实验证明了该方法的速度和准确性，并展示了其在计算机图形学和视觉领域的多种应用。此外，本文还对基本高斯表示进行了改进，包括使用广义核函数，显著减少了粒子命中次数。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于3D高斯溅射的渲染方法主要依赖于光栅化，这种方法在处理复杂光照效果（如阴影、反射）和来自高度扭曲相机的图像时存在局限性。此外，光栅化难以进行随机采样，限制了其在某些应用中的灵活性。因此，需要一种更灵活、更高效的渲染方法来扩展3D高斯表示的应用范围。
核心思路：本文的核心思路是将光线追踪技术引入到3D高斯渲染中。通过构建场景的包围盒层次结构（Bounding Volume Hierarchy, BVH），并利用GPU硬件加速光线追踪，可以高效地计算每个像素的光线与3D高斯粒子的相交情况。这种方法能够自然地支持复杂光照效果和扭曲相机，并且可以灵活地进行光线采样。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 构建场景的BVH，用于加速光线与粒子的相交检测。2) 为每个像素投射光线。3) 使用优化的光线-三角形相交算法，计算光线与粒子的相交情况。为了高效处理大量半透明粒子，每个粒子被一个包围网格封装，利用快速光线-三角形相交检测。4) 对相交的粒子进行深度排序，并按深度顺序进行着色，以保证正确的透明度效果。
关键创新：该方法最重要的技术创新在于将光线追踪技术与3D高斯表示相结合，并针对粒子场景的特点进行了优化。具体来说，使用包围网格封装粒子，并利用GPU硬件加速光线-三角形相交检测，显著提高了渲染效率。此外，还提出了一种新的渲染算法，可以高效地处理大量半透明粒子。
关键设计：为了进一步提高渲染效率，本文还提出了一种使用广义核函数的方法，可以显著减少粒子命中次数。具体来说，通过调整高斯函数的形状，使其更好地适应场景的几何结构，从而减少光线与粒子的相交次数。此外，在实现过程中，充分利用了GPU的并行计算能力，对光线追踪和着色过程进行了优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在速度和精度上均优于现有的基于光栅化的方法。例如，在渲染复杂场景时，该方法可以实现与光栅化方法相当的渲染速度，同时能够生成更高质量的图像，并支持阴影和反射等高级渲染效果。此外，使用广义核函数可以显著减少粒子命中次数，进一步提高渲染效率。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于计算机图形学、机器人视觉、虚拟现实和增强现实等领域。例如，可以用于生成高质量的虚拟场景，模拟真实的光照效果，以及渲染来自机器人相机的高质量图像。此外，该方法还可以用于交互式渲染和实时应用，例如游戏和虚拟现实体验。
📄 摘要（原文）
Particle-based representations of radiance fields such as 3D Gaussian Splatting have found great success for reconstructing and re-rendering of complex scenes. Most existing methods render particles via rasterization, projecting them to screen space tiles for processing in a sorted order. This work instead considers ray tracing the particles, building a bounding volume hierarchy and casting a ray for each pixel using high-performance GPU ray tracing hardware. To efficiently handle large numbers of semi-transparent particles, we describe a specialized rendering algorithm which encapsulates particles with bounding meshes to leverage fast ray-triangle intersections, and shades batches of intersections in depth-order. The benefits of ray tracing are well-known in computer graphics: processing incoherent rays for secondary lighting effects such as shadows and reflections, rendering from highly-distorted cameras common in robotics, stochastically sampling rays, and more. With our renderer, this flexibility comes at little cost compared to rasterization. Experiments demonstrate the speed and accuracy of our approach, as well as several applications in computer graphics and vision. We further propose related improvements to the basic Gaussian representation, including a simple use of generalized kernel functions which significantly reduces particle hit counts.