NVIDIA在夏季的多場頂級圖形大會上展示其如何為藝術(shù)家、創(chuàng)作者和游戲玩家推動實時路徑追蹤和內(nèi)容創(chuàng)作工具的發(fā)展。

計算機圖形和AI是NVIDIA的基石，兩者的強強結(jié)合助力創(chuàng)作者距離實現(xiàn)實時渲染影院級3D圖像的目標邁進。

在今年夏天舉行的一系列圖形學大會上，NVIDIA研究團隊分享了實時路徑追蹤和內(nèi)容創(chuàng)建方面的開創(chuàng)性工作，其中的大部分工作都是基于最先進的AI技術(shù)。這些項目使用推動實時渲染技術(shù)發(fā)展的新工具解決圖形學領(lǐng)域最棘手的問題。

其中一個項目的目標是提高渲染光線在穿過毛皮或霧氣等復雜素材時的真實性。另一個目標是幫助藝術(shù)家更輕松地將他們的創(chuàng)意設(shè)想轉(zhuǎn)化為栩栩如生的模型和場景。

在本周舉行的SIGGRAPH 2021大會以及最近舉行的高性能圖形學大會和歐洲圖形學渲染研討會上，這些研究進展突顯了NVIDIA RTX GPU如何繼續(xù)推進逼真實時圖形學的前沿。

要想實時渲染逼真的圖像，就必須對光線進行精準的模擬，按照物理世界中的光線規(guī)律進行建模。目前，路徑追蹤是已知的最有效的方法，而這需要消耗大量的計算資源，不過可以呈現(xiàn)出美輪美奐的圖像。

NVIDIA RTX平臺帶有專門的光線追蹤硬件和高性能Tensor Core，能夠高效評估AI模型，堪稱為這項任務(wù)的量身定制。但在有些情況下，創(chuàng)建高清渲染圖像仍具有挑戰(zhàn)性。

比如一只在樹林中潛行的老虎。

看清光線：實時路徑追蹤

為了使一個場景完全逼真，創(chuàng)作者必須渲染復雜的照明效果，如反射、陰影和可見的薄霧。

在森林場景中，斑駁的陽光透過樹葉，與濃霧中懸浮的水分子交織成朦朧的畫面。之前的技術(shù)無法實時渲染云層、塵土飛揚的地面或霧氣等逼真的圖像。但是NVIDIA研究人員開發(fā)了一些技術(shù)，通常能夠?qū)⑦@些現(xiàn)象的視覺效果計算效率提高10倍。

老虎本身既被陽光照耀，又被樹木遮擋。當它穿過樹林時，其倒影在下面的池塘中清晰可見。為了實現(xiàn)這種具有直接和間接反射的豐富視覺效果照明，需要為場景中的每個像素計算數(shù)千條路徑。

這項任務(wù)耗費的資源過多，因此無法實時完成。為此，NVIDIA研究團隊創(chuàng)建了一種路徑采樣算法，這種算法優(yōu)先考慮最有可能對最終圖像作出貢獻的光線路徑和反射，并且其圖像渲染速度比之前快了100倍以上。

老虎的AI：神經(jīng)輻射緩存

另外一組NVIDIA研究人員利用一種名為神經(jīng)輻射緩存的新技術(shù)在全局照明方面取得了突破。這種方法同時使用了用于光線追蹤的NVIDIA RT Core和用于AI加速的Tensor Core，在渲染動態(tài)場景的同時現(xiàn)場訓練一個微小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學習光線在整個場景中的分布情況。當在NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU上運行時，它每秒可評估超過10億次全局照明查詢，以交互式幀率描繪老虎致密的皮毛，具有之前無法實現(xiàn)的豐富的光照細節(jié)。

完美創(chuàng)建難以實現(xiàn)的紋理

隨著渲染算法的進步，現(xiàn)有的3D內(nèi)容必須跟上算法所能達到的復雜性和豐富性，這一點至關(guān)重要。

NVIDIA研究人員正在深入探索這一領(lǐng)域，開發(fā)各種支持內(nèi)容創(chuàng)作者建立豐富、逼真3D環(huán)境模型的技術(shù)。其中的一個重點領(lǐng)域是具有高度幾何復雜性的素材，而使用傳統(tǒng)技術(shù)可能難以模擬這些材質(zhì)。

Polo衫的編織式樣、地毯的紋理或草葉的特征往往比一個像素小得多，因此很難有效地存儲和渲染它們的表現(xiàn)形式。NVIDIA研究人員正在用NeRF-Tex解決這個問題，該方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表現(xiàn)這些具有挑戰(zhàn)性的素材并對它們對照明的反應(yīng)進行編碼。

見樹亦見林

復雜的幾何物體在外觀上也有差異，這取決于它們與觀察者的距離。以一棵枝繁葉茂的樹為例：距離近時，可以看到樹枝、樹葉和樹皮上的大量細節(jié)；而距離遠時，可能只能看到一團綠色。

雖然為場景中森林另一端的樹渲染樹皮和樹葉細節(jié)消耗了大量時間，但在放大畫面時，模型應(yīng)盡可能地真實。

這是計算機圖形學中的一個經(jīng)典問題——LOD。藝術(shù)家們經(jīng)常被這一挑戰(zhàn)所困擾，他們?yōu)槊總€3D物體手動建立多個版本的模型以實現(xiàn)高效渲染。

NVIDIA研究人員開發(fā)了一種可以基于逆向渲染方法自動生成簡化模型的新方法。通過該方法，創(chuàng)作者可以生成簡化的模型。這些模型經(jīng)過優(yōu)化，看起來與原來的模型沒有區(qū)別，但其幾何復雜性卻大大降低。

NVIDIA 在SIGGRAPH 2021大會上的風采

由全球200多名科學家組成的NVIDIA研究團隊專注于AI、計算機圖形、計算機視覺、自動駕駛汽車、機器人技術(shù)等領(lǐng)域。在8月9日至13日舉行的SIGGRAPH會議上，NVIDIA研究人員將發(fā)表以下論文：

● 用于路徑追蹤的實時神經(jīng)輻射緩存

● 神經(jīng)場景圖渲染

● 無偏移光線行進透射率估算器

● StrokeStrip：筆劃簇的關(guān)節(jié)參數(shù)化和擬合

編輯：jq