Neural-GASh: A CGA-based neural radiance prediction pipeline for real-time shading

📄 arXiv: 2507.13917v1 📥 PDF

作者: Efstratios Geronikolakis, Manos Kamarianakis, Antonis Protopsaltis, George Papagiannakis

分类: cs.GR

发布日期: 2025-07-18

备注: 11 pages, 10 figures

💡 一句话要点

Neural-GASh：基于CGA的神经辐射场实时渲染管线

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 实时渲染 共形几何代数 图像渲染 动态场景

📋 核心要点

  1. 传统预计算辐射传输(PRT)方法需要昂贵的离线预计算，限制了其在动态场景中的应用。
  2. Neural-GASh利用神经辐射场，直接以CGA编码的顶点信息作为输入，实现无需预计算的动态场景着色。
  3. 实验表明，Neural-GASh在复杂几何体上实现了与传统PRT方法具有竞争力的渲染速度，并具有良好的灵活性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Neural-GASh的实时渲染管线，用于3D网格模型。该管线利用神经辐射场架构，并使用共形几何代数(CGA)编码的顶点信息作为输入，实现基于图像的渲染(IBR)。与传统的预计算辐射传输(PRT)方法不同，Neural-GASh直接使用基于CGA的顶点位置和法线表示，无需预计算即可实现动态场景的着色。Neural-GASh无缝集成到Unity引擎中，能够精确地对动画和变形的3D网格进行着色，这对于动态交互环境至关重要。场景的着色在Unity中实现，其中场景光照的球谐旋转也使用CGA进行优化。这种神经场方法旨在跨多种平台（包括移动和VR）提供快速高效的光传输模拟，同时保持高质量的渲染效果。此外，我们在通过3D高斯splat生成的场景上评估了该方法，进一步证明了Neural-GASh在各种场景中的灵活性和鲁棒性。与传统的PRT相比，性能评估表明，即使对于复杂的几何体，也能实现具有竞争力的渲染速度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态3D网格的实时着色问题。传统的预计算辐射传输(PRT)方法虽然可以实现高质量的渲染，但需要耗时的离线预计算，无法应用于动画和变形等动态场景。因此，如何在动态场景中实现快速且高质量的着色是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用神经辐射场(Neural Radiance Field)来学习场景的辐射传输函数，并使用共形几何代数(CGA)来编码顶点的位置和法线信息。通过将CGA编码的顶点信息输入到神经辐射场中，可以直接预测顶点的颜色，从而实现实时的着色效果。

技术框架：Neural-GASh的整体架构包含以下几个主要模块：1) CGA编码模块：将顶点的位置和法线信息编码为CGA表示。2) 神经辐射场模块：使用一个神经网络来学习从CGA编码到顶点颜色的映射关系。3) 渲染模块：将神经辐射场预测的顶点颜色应用于3D网格，实现场景的着色。整个流程在Unity引擎中实现，并利用CGA优化球谐旋转。

关键创新：Neural-GASh的关键创新在于：1) 使用神经辐射场来学习辐射传输函数，避免了昂贵的离线预计算。2) 使用CGA来编码顶点信息，CGA具有良好的几何性质，可以有效地表示顶点的位置和法线信息，并方便进行几何变换。3) 将整个管线集成到Unity引擎中，方便用户使用。

关键设计：论文中没有详细说明神经辐射场的具体网络结构和损失函数。但是，可以推测，网络结构可能采用MLP结构，损失函数可能包含颜色重建损失和正则化项。CGA编码的具体方式也需要参考相关文献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了Neural-GASh的有效性。实验结果表明，Neural-GASh在复杂几何体上实现了与传统PRT方法具有竞争力的渲染速度。此外，Neural-GASh还具有良好的灵活性，可以应用于通过3D高斯splat生成的场景。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

Neural-GASh具有广泛的应用前景，例如：1) 游戏开发：可以用于实现动态游戏场景的实时着色。2) 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)：可以用于实现沉浸式虚拟环境的渲染。3) 3D建模和动画：可以用于加速3D模型的渲染和动画制作。该研究有望推动实时渲染技术的发展，并为用户提供更逼真的视觉体验。

📄 摘要（原文）

This paper presents Neural-GASh, a novel real-time shading pipeline for 3D meshes, that leverages a neural radiance field architecture to perform image-based rendering (IBR) using Conformal Geometric Algebra (CGA)-encoded vertex information as input. Unlike traditional Precomputed Radiance Transfer (PRT) methods, that require expensive offline precomputations, our learned model directly consumes CGA-based representations of vertex positions and normals, enabling dynamic scene shading without precomputation. Integrated seamlessly into the Unity engine, Neural-GASh facilitates accurate shading of animated and deformed 3D meshes - capabilities essential for dynamic, interactive environments. The shading of the scene is implemented within Unity, where rotation of scene lights in terms of Spherical Harmonics is also performed optimally using CGA. This neural field approach is designed to deliver fast and efficient light transport simulation across diverse platforms, including mobile and VR, while preserving high rendering quality. Additionally, we evaluate our method on scenes generated via 3D Gaussian splats, further demonstrating the flexibility and robustness of Neural-GASh in diverse scenarios. Performance is evaluated in comparison to conventional PRT, demonstrating competitive rendering speeds even with complex geometries.