Weicher neuronaler Renderer mit lernfähigen Dreiecken
Diese Forschung stellt eine neuartige neuronale Rendering-Methode vor, die lernfähige 3D-Dreiecke als Primitiven verwendet. Im Gegensatz zu traditionellen binären Masken verwendet sie eine glatte Fensterfunktion, die aus dem zweidimensionalen signierten Distanzfeld (SDF) des Dreiecks abgeleitet wird, um den Einfluss des Dreiecks auf die Pixel sanft zu modulieren. Ein Glättungsparameter, σ, steuert die Schärfe dieser Fensterfunktion und ermöglicht einen sanften Übergang von einer binären Maske zu einer Approximation einer Deltafunktion. Das endgültige Bild wird durch Alpha-Blending der Beiträge aller projizierten Dreiecke erzeugt. Der gesamte Prozess ist differenzierbar, wodurch ein gradientenbasiertes Lernen zur Optimierung der Dreiecksparameter ermöglicht wird.
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