RenderFormer: 神经网络如何重塑3D渲染？

主要观点总结

本文介绍了微软亚洲研究院提出的神经网络渲染模型RenderFormer，该模型能够在不依赖传统的光线追踪或光栅化的前提下，仅通过神经网络就能实现支持任意场景输入且具备全局光照效果的3D渲染。RenderFormer为构建渲染领域的基础模型迈出了关键一步，也为神经渲染与生成模型等方向的融合提供了新的可能。文章还介绍了RenderFormer的基本架构、训练方法和数据构建，以及其在不同场景下的渲染结果和动画序列生成能力。最后，文章展望了神经渲染的潜能和挑战，并介绍了微软亚洲研究院的新书《无界》。

关键观点总结

关键观点1: RenderFormer模型的特点和贡献

RenderFormer模型是微软亚洲研究院提出的一种神经网络渲染模型，它支持最标准的传统图形学的场景描述，具备支持全局光照和完全通过神经网络进行端到端的图像合成的能力。该模型第一次证明了机器学习可以学习并实现一个泛用性的计算机图形学渲染管线，支持任意场景的输入。

关键观点2: RenderFormer模型的基本架构

RenderFormer模型采用双分支架构，分为视角无关和视角相关的部分，利用深度神经网络对场景进行建模与渲染。该模型通过引入视线映射图和光线束的概念，提高了表达的效率。

关键观点3: RenderFormer模型的训练方法和数据构建

为了训练RenderFormer模型，研究员们基于Objaverse数据集构建了训练数据，并设计了不同的场景模板。训练过程中采用了分阶段训练的方法，并在多个真实且复杂的三维场景中对模型进行了测试。

关键观点4: RenderFormer模型的性能表现

RenderFormer模型能够准确绘制复杂的阴影、漫反射和镜面反射效果，并具备生成连续视频的能力。其高效的建模和渲染能力使得它在神经网络渲染领域具有广泛的应用前景。

关键观点5: 神经渲染的潜能和挑战

神经渲染领域具有巨大的潜能，但也面临着诸多挑战。如何进一步扩展场景的泛用性、支持更大规模的场景和更复杂的材质属性，以及如何将RenderFormer和其他机器学习模型相结合，都是未来值得研究的方向。

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