神經(jīng)渲染是一種利用深度學(xué)習(xí)和圖形學(xué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率、高靈活性的圖像合成和渲染的方法。神經(jīng)渲染不僅能夠生成逼真的圖像，還能夠?qū)D像進(jìn)行操控、變換和編輯，從而實(shí)現(xiàn)多種創(chuàng)意和應(yīng)用。

神經(jīng)渲染的原理

神經(jīng)渲染的原理是利用深度學(xué)習(xí)模型來模擬圖形學(xué)渲染的過程，從而實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的端到端映射。神經(jīng)渲染是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和統(tǒng)計(jì)推斷的概率模型，它只需要對(duì)場景中的信息進(jìn)行隱式的表示和學(xué)習(xí)，與傳統(tǒng)圖形學(xué)渲染基于物理規(guī)律和數(shù)學(xué)模型的確定性算法不同，神經(jīng)渲染不需要對(duì)場景中的幾何、材質(zhì)、光照等要素進(jìn)行精確的描述和計(jì)算，而是通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)來模擬渲染過程。神經(jīng)渲染的流程和特點(diǎn)

神經(jīng)渲染的主要流程包括：

「空間表示」：空間表示是指將三維空間中的信息以一種適合于深度學(xué)習(xí)模型處理的方式進(jìn)行編碼和存儲(chǔ)。常見的空間表示方法有體素（voxel）、點(diǎn)云（point cloud）、網(wǎng)格（mesh）、隱函數(shù)（implicit function）等。
「幾何重建」：幾何重建是指根據(jù)輸入的二維圖像或視頻，恢復(fù)出三維空間中的幾何結(jié)構(gòu)。常見的幾何重建方法有多視圖立體（multi-view stereo）、結(jié)構(gòu)光（structured light）、深度相機(jī)（depth camera）等。
「光照模擬」：光照模擬是指根據(jù)輸入或預(yù)設(shè)的光照條件，計(jì)算出三維空間中各個(gè)位置的光強(qiáng)度和顏色。常見的光照模擬方法有光線追蹤（ray tracing）、光線投射（ray casting）、輻射度（radiosity）等。

「視覺合成」：視覺合成是指根據(jù)給定或期望的視點(diǎn)位置，生成出對(duì)應(yīng)視角下的二維圖像或視頻。常見的視覺合成方法有紋理映射（texture mapping）、著色器（shader）、后處理（post-processing）等。

神經(jīng)渲染的主要特點(diǎn)包括：

「高質(zhì)量」：生成高分辨率、高真實(shí)度、高一致性的圖像，從而達(dá)到與真實(shí)世界或傳統(tǒng)圖形學(xué)渲染相媲美甚至超越的效果。

「高效率」：利用深度學(xué)習(xí)模型的并行計(jì)算和近似推斷的能力，大大降低圖像合成和渲染的時(shí)間和空間復(fù)雜度。
「高靈活性」：根據(jù)用戶的需求和喜好，對(duì)圖像進(jìn)行多樣化的操控、變換和編輯，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化和創(chuàng)意化的圖像生成。神經(jīng)渲染的深度生成模型「變分自編碼器（VAE）」：基于概率圖模型的生成模型，由編碼器和解碼器兩部分組成，編碼器將輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)潛在空間中的隨機(jī)變量，解碼器將潛在變量映射回輸出數(shù)據(jù)。通過最大化輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的條件對(duì)數(shù)似然，以及最小化潛在變量和先驗(yàn)分布之間的散度，來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布和特征?？梢杂糜谏窠?jīng)渲染中的語義圖像合成與操控，如根據(jù)用戶給定的語義標(biāo)簽或草圖，生成對(duì)應(yīng)的真實(shí)圖像，并且對(duì)圖像中的內(nèi)容進(jìn)行添加、刪除、移動(dòng)、替換等操作。「生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）」：基于博弈論的生成模型，由生成器和判別器兩部分組成，生成器將隨機(jī)噪聲或條件輸入映射到輸出數(shù)據(jù)，判別器將輸入數(shù)據(jù)判斷為真實(shí)或偽造。通過最小化生成器和判別器之間的對(duì)抗損失，來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布和特征?？梢杂糜谏窠?jīng)渲染中的目標(biāo)和場景的新視角合成，如根據(jù)用戶給定的目標(biāo)或場景的部分視角，生成其他視角下的圖像，并且保持目標(biāo)或場景的幾何結(jié)構(gòu)和光照條件不變。

「自回歸模型（AR）」：基于鏈?zhǔn)椒▌t的生成模型，它將輸出數(shù)據(jù)分解為一系列條件概率分布，每個(gè)分布依賴于之前生成的數(shù)據(jù)。通過最大化輸出數(shù)據(jù)的聯(lián)合對(duì)數(shù)似然，來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布和特征，用于神經(jīng)渲染中的自由視點(diǎn)視頻合成，如根據(jù)用戶給定的視頻序列，生成任意視點(diǎn)下的視頻，并且保持視頻中的動(dòng)態(tài)物體和背景的運(yùn)動(dòng)和連貫性不變。

神經(jīng)渲染的圖形學(xué)知識(shí)

「光線追蹤」：基于物理光學(xué)原理的渲染技術(shù)，它通過模擬光線從視點(diǎn)出發(fā)，在三維空間中與物體表面發(fā)生反射、折射、散射等過程，從而計(jì)算出每個(gè)像素點(diǎn)的顏色和亮度。光線追蹤可以用于神經(jīng)渲染中提供真實(shí)感強(qiáng)烈的圖像合成和渲染效果，以及提供對(duì)深度生成模型訓(xùn)練和推理過程中光照條件變化的約束和指導(dǎo)。

「光照模型」：基于數(shù)學(xué)公式的渲染技術(shù)，它通過描述光源、物體表面和觀察者之間的光照關(guān)系，從而計(jì)算出每個(gè)像素點(diǎn)的顏色和亮度。光照模型可以用于神經(jīng)渲染中提供不同復(fù)雜度和效果的圖像合成和渲染效果，以及提供對(duì)深度生成模型訓(xùn)練和推理過程中材質(zhì)和紋理變化的約束和指導(dǎo)。
「幾何變換」：基于線性代數(shù)的渲染技術(shù)，它通過對(duì)三維空間中的物體進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等操作，從而改變物體的位置、方向和大小。幾何變換可以用于神經(jīng)渲染中提供不同視角和姿態(tài)的圖像合成和渲染效果，以及提供對(duì)深度生成模型訓(xùn)練和推理過程中幾何結(jié)構(gòu)變化的約束和指導(dǎo)。

神經(jīng)渲染的端到端訓(xùn)練方式

「監(jiān)督學(xué)習(xí)」：基于標(biāo)注數(shù)據(jù)的訓(xùn)練方式，它通過給定輸入數(shù)據(jù)和期望輸出數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，來訓(xùn)練深度生成模型?？梢杂糜谏窠?jīng)渲染中提供高質(zhì)量和高精度的圖像合成和渲染效果，但是需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。

「無監(jiān)督學(xué)習(xí)」：基于無標(biāo)注數(shù)據(jù)的訓(xùn)練方式，它通過利用輸入數(shù)據(jù)或輸出數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)特征或結(jié)構(gòu)信息，來訓(xùn)練深度生成模型。可以用于神經(jīng)渲染中提供高效率和高靈活性的圖像合成和渲染效果，但是需要復(fù)雜的模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法。

「弱監(jiān)督學(xué)習(xí)」：介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的訓(xùn)練方式，它通過利用輸入數(shù)據(jù)或輸出數(shù)據(jù)之間的部分或隱含的對(duì)應(yīng)關(guān)系，來訓(xùn)練深度生成模型?？梢杂糜谏窠?jīng)渲染中提供高質(zhì)量、高效率和高靈活性的圖像合成和渲染效果，但是需要合適的先驗(yàn)知識(shí)和約束條件。

神經(jīng)渲染的應(yīng)用領(lǐng)域

語義圖像合成與操控應(yīng)用的例子

「SPADE」：基于GAN的語義圖像合成方法，它通過使用空間自適應(yīng)歸一化（Spatially-Adaptive Normalization）層，將語義標(biāo)簽圖作為生成器的輸入，并在每個(gè)卷積層中根據(jù)語義標(biāo)簽圖調(diào)整特征圖的歸一化參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)語義標(biāo)簽圖中不同區(qū)域內(nèi)容的精確控制。它能夠根據(jù)用戶給定的任意語義標(biāo)簽圖，生成逼真且多樣化的真實(shí)圖像，并且能夠?qū)D像中的內(nèi)容進(jìn)行添加、刪除、移動(dòng)、替換等操作。

「GauGAN」：基于SPADE改進(jìn)的語義圖像合成方法，它通過使用自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）和多尺度判別器（Multi-Scale Discriminator），增強(qiáng)了生成器的感知能力和判別器的區(qū)分能力，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)語義標(biāo)簽圖中細(xì)節(jié)和全局的更好的生成和判斷。它能夠根據(jù)用戶給定的任意草圖，生成逼真且多樣化的真實(shí)圖像，并且能夠?qū)D像中的內(nèi)容進(jìn)行添加、刪除、移動(dòng)、替換等操作。

目標(biāo)場景新視角合成應(yīng)用的例子

「NeRF」：基于隱函數(shù)的新視角合成方法，它通過使用一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將三維空間中的每個(gè)位置映射到一個(gè)顏色和不透明度的值，從而隱式地表示一個(gè)連續(xù)的三維場景。它能夠根據(jù)用戶給定的目標(biāo)或場景的部分視角，生成其他視角下的圖像，并且保持目標(biāo)或場景的幾何結(jié)構(gòu)和光照條件不變。

「NSVF」：基于體素的新視角合成方法，它通過使用一個(gè)稀疏體素網(wǎng)格，將三維空間中的每個(gè)體素映射到一個(gè)顏色和不透明度的值，從而顯式地表示一個(gè)離散的三維場景。它能夠根據(jù)用戶給定的目標(biāo)或場景的部分視角，生成其他視角下的圖像，并且保持目標(biāo)或場景的幾何結(jié)構(gòu)和光照條件不變。

自由視點(diǎn)視頻合成應(yīng)用的例子

「Neural Volumes」：基于體素和光場的自由視點(diǎn)視頻合成方法，它通過使用一個(gè)時(shí)變體素網(wǎng)格，將三維空間中每個(gè)體素映射到一個(gè)顏色和不透明度的值，并且使用一個(gè)光場編碼器，將每個(gè)體素進(jìn)一步映射到一個(gè)光線方向相關(guān)的顏色和不透明度的值，從而表示一個(gè)動(dòng)態(tài)且具有視差效果的三維場景。Neural Volumes能夠根據(jù)用戶給定的視頻序列，生成任意視點(diǎn)下的視頻，并且保持視頻中的動(dòng)態(tài)物體和背景的運(yùn)動(dòng)和連貫性不變。

「Relightables」：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和光場的學(xué)習(xí)重新打光方法，它通過使用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將三維空間中的每個(gè)位置映射到一個(gè)顏色和不透明度的值，并且使用一個(gè)光場編碼器，將每個(gè)位置進(jìn)一步映射到一個(gè)光照相關(guān)的顏色和不透明度的值，從而表示一個(gè)具有光照信息的三維場景。Relightables能夠根據(jù)用戶給定的目標(biāo)或場景以及期望的光照條件，生成重新打光后的圖像，并且保持目標(biāo)或場景的材質(zhì)和紋理不變。

「Neural Relighting」：基于GAN和光照模型的學(xué)習(xí)重新打光方法，它通過使用一個(gè)生成器，將輸入圖像和期望的光照條件映射到輸出圖像，并且使用一個(gè)判別器，將輸出圖像和真實(shí)圖像進(jìn)行對(duì)比。Neural Relighting能夠根據(jù)用戶給定的目標(biāo)或場景以及期望的光照條件，生成重新打光后的圖像，并且保持目標(biāo)或場景的材質(zhì)和紋理不變。

• 人體重建渲染應(yīng)用的例子

「Neural Body」：基于隱函數(shù)和自注意力機(jī)制的人體重建渲染方法，它通過使用一個(gè)時(shí)變隱函數(shù)，將三維空間中的每個(gè)位置映射到一個(gè)顏色和不透明度的值，并且使用一個(gè)自注意力機(jī)制，將每個(gè)位置進(jìn)一步映射到一個(gè)視角相關(guān)的顏色和不透明度的值，從而表示一個(gè)動(dòng)態(tài)且具有視差效果的人體模型。Neural Body能夠根據(jù)用戶給定的人體圖片或視頻，生成人體的三維模型，并且能夠?qū)θ梭w進(jìn)行姿態(tài)、表情、服裝等屬性的修改和變換。

「Neural Human」：基于GAN和幾何變換的人體重建渲染方法，它通過使用一個(gè)生成器，將輸入圖片或視頻中的人體分割、關(guān)鍵點(diǎn)、姿態(tài)等信息映射到輸出圖片或視頻，并且使用一個(gè)判別器，將輸出圖片或視頻和真實(shí)圖片或視頻進(jìn)行對(duì)比。Neural Human能夠根據(jù)用戶給定的人體圖片或視頻，生成人體的三維模型，并且能夠?qū)θ梭w進(jìn)行姿態(tài)、表情、服裝等屬性的修改和變換。

神經(jīng)渲染面臨的挑戰(zhàn)

技術(shù)上面臨的挑戰(zhàn)：

「真實(shí)性和一致性」：神經(jīng)渲染需要生成與真實(shí)世界或傳統(tǒng)圖形學(xué)渲染相媲美甚至超越的圖像合成和渲染效果，這需要深度生成模型能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜和細(xì)微的特征和規(guī)律，以及圖形學(xué)知識(shí)能夠提供有效和準(zhǔn)確的約束和指導(dǎo)。此外，神經(jīng)渲染還需要保證在不同視角、光照、姿態(tài)等條件下，生成的圖像具有一致性和連貫性，這需要深度生成模型能夠處理數(shù)據(jù)中的多樣性和變化性，以及圖形學(xué)知識(shí)能夠提供穩(wěn)定和可靠的轉(zhuǎn)換和映射。

「復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性」：神經(jīng)渲染需要處理復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的場景，如多個(gè)物體、多種材質(zhì)、多個(gè)光源、多個(gè)運(yùn)動(dòng)等，這需要深度生成模型能夠表示和生成高維度和高分辨率的數(shù)據(jù)，以及圖形學(xué)知識(shí)能夠模擬和計(jì)算復(fù)雜的物理過程和效果。此外，神經(jīng)渲染還需要適應(yīng)用戶的需求和喜好，對(duì)圖像進(jìn)行多樣化的操控、變換和編輯，這需要深度生成模型能夠響應(yīng)和反饋用戶的輸入，以及圖形學(xué)知識(shí)能夠支持和實(shí)現(xiàn)用戶的操作。

「開銷和資源」：神經(jīng)渲染需要消耗大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算、內(nèi)存等資源，這需要深度生成模型能夠有效地利用和優(yōu)化資源的使用，以及圖形學(xué)知識(shí)能夠簡化和加速資源的處理。此外，神經(jīng)渲染還需要考慮用戶的體驗(yàn)和滿意度，對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的合成和渲染，這需要深度生成模型能夠快速地訓(xùn)練和推理，以及圖形學(xué)知識(shí)能夠并行地渲染和顯示。

• 應(yīng)用上面臨的挑戰(zhàn)：

「質(zhì)量和可信度」：神經(jīng)渲染需要保證生成的圖像具有高質(zhì)量和高可信度，這需要對(duì)圖像進(jìn)行有效的評(píng)估和保證，如使用客觀的指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)，如峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）、感知損失（Perceptual Loss）等，來衡量圖像的真實(shí)性、一致性、清晰度等；或使用主觀的方法和手段，如使用人類評(píng)估員或用戶反饋，來衡量圖像的美觀性、滿意度、偏好等。

「需求和反饋」：神經(jīng)渲染需要滿足用戶的需求和喜好，這需要對(duì)用戶進(jìn)行有效的分析和理解，如使用用戶畫像（User Profile）、用戶行為（User Behavior）、用戶情感（User Emotion）等，來獲取用戶的基本信息、興趣愛好、情緒狀態(tài)等；或使用用戶交互（User Interaction）、用戶反饋（User Feedback）、用戶評(píng)價(jià)（User Evaluation）等，來獲取用戶的輸入輸出、意見建議、評(píng)分評(píng)價(jià)等。

「隱私和版權(quán)」：神經(jīng)渲染需要保護(hù)用戶的隱私和版權(quán)，這需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理和保護(hù)，如使用加密（Encryption）、哈希（Hashing）、水?。╓atermarking）等，來防止數(shù)據(jù)被竊取、篡改、泄露等；或使用授權(quán)（Authorization）、認(rèn)證（Authentication）、審計(jì)（Audit）等，來防止數(shù)據(jù)被濫用、侵權(quán)、盜用等。

神經(jīng)渲染是一種將圖形學(xué)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的創(chuàng)新方法，它能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量、高效率、高靈活性的圖像合成和渲染，也能夠?qū)崿F(xiàn)多種創(chuàng)意和應(yīng)用，為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域帶來了新的可能性和挑戰(zhàn)。神經(jīng)渲染還有著廣闊的發(fā)展前景和潛力，它可以與其他領(lǐng)域的技術(shù)和知識(shí)相結(jié)合，探索更多的應(yīng)用場景和領(lǐng)域，促進(jìn)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步和發(fā)展。

來源：匯天科技