Plug-and-Play Acceleration of Occupancy Grid-based NeRF Rendering using VDB Grid and Hierarchical Ray Traversal

📄 arXiv: 2404.10272v1 📥 PDF

作者: Yoshio Kato, Shuhei Tarashima

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-16

备注: Short paper for CVPR Neural Rendering Intelligence Workshop 2024. Code: https://github.com/Yosshi999/faster-occgrid

💡 一句话要点

提出基于VDB网格和分层光线遍历的OG加速方法以提升NeRF渲染效率

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

关键词: 神经辐射场 占用网格 光线追踪 VDB网格 分层数字微分分析器 渲染加速 计算机图形学

📋 核心要点

  1. 现有的占用网格方法在光线追踪中存在冗余检查，导致效率低下。
  2. 提出用VDB网格替代密集网格和使用分层数字微分分析器来优化光线追踪过程。
  3. 实验表明，所提方法在多个数据集上显著提高了渲染速度，同时保持了图像质量。

📝 摘要（中文）

透射率估计器如占用网格（OG）可以通过预测对生成图像贡献较大的重要样本来加速神经辐射场（NeRF）的训练和渲染。然而，OG以密集二进制网格的形式管理占用区域，导致在光线追踪中对体素的冗余检查。本文提出两种技术来提高训练后OG的光线追踪效率，首先用VDB网格替代密集网格以减少空间冗余，其次使用分层数字微分分析器（HDDA）高效追踪VDB网格中的体素。实验结果表明，与OG的快速实现NerfAcc相比，所提方法在NeRF-Synthetic数据集上平均加速12%，在Mip-NeRF 360数据集上平均加速4%，且未损失渲染图像质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有占用网格（OG）在光线追踪中存在的冗余检查问题，导致效率低下，影响NeRF的渲染速度。

核心思路：通过引入VDB网格来替代传统的密集二进制网格，减少空间冗余，同时采用分层数字微分分析器（HDDA）来高效追踪体素，从而提升光线追踪的效率。

技术框架：整体方法包括两个主要模块：首先是VDB网格的构建与替换，其次是HDDA的实现与应用。通过这两个模块的结合，优化了光线追踪的过程。

关键创新：最重要的创新在于将VDB网格引入OG的框架中，显著减少了空间冗余，并通过HDDA实现了更高效的体素追踪，这与传统方法相比具有本质的区别。

关键设计：在参数设置上，VDB网格的分辨率和体素大小经过精心设计，以确保在减少冗余的同时保持渲染质量；HDDA的实现则注重于提高光线遍历的效率，确保在追踪过程中减少计算量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在NeRF-Synthetic数据集上平均加速12%，在Mip-NeRF 360数据集上平均加速4%，相较于OG的快速实现NerfAcc，未损失渲染图像质量，展现了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、虚拟现实和增强现实等场景，能够有效提升三维场景渲染的效率与质量。未来，随着技术的进一步发展，该方法可能会在实时渲染和大规模场景处理等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Transmittance estimators such as Occupancy Grid (OG) can accelerate the training and rendering of Neural Radiance Field (NeRF) by predicting important samples that contributes much to the generated image. However, OG manages occupied regions in the form of the dense binary grid, in which there are many blocks with the same values that cause redundant examination of voxels' emptiness in ray-tracing. In our work, we introduce two techniques to improve the efficiency of ray-tracing in trained OG without fine-tuning. First, we replace the dense grids with VDB grids to reduce the spatial redundancy. Second, we use hierarchical digital differential analyzer (HDDA) to efficiently trace voxels in the VDB grids. Our experiments on NeRF-Synthetic and Mip-NeRF 360 datasets show that our proposed method successfully accelerates rendering NeRF-Synthetic dataset by 12% in average and Mip-NeRF 360 dataset by 4% in average, compared to a fast implementation of OG, NerfAcc, without losing the quality of rendered images.