再度登上圖形頂會SIGGRAPH Asia 群核科技三維建模最新研究發布

3月份入選CVPR 2022，8月份入選ECCV 2022，如今群核科技（酷家樂）的研究成果又完成了一項新突破。這項工作將實現拍一張照片便能實現三維建模，同時模擬更逼真的光照效果。

近日，素有計算機圖形學屆的"奧斯卡"盛會之稱的Siggraph Asia公布錄取論文。群核科技攻克三維場景重建與渲染技術一項成果入選。這是繼Siggraph Asia 2019后，群核科技再度入選這項代表計算機圖形學最高水平的國際性重量級CG盛會。公開資料顯示，中國企業鮮有論文入選SIGGRAPH會議體系。

本次入選的論文由群核科技和浙江大學計算機輔助設計與圖形學(CAD&CG)國家重點實驗室等機構合作完成，題為《Learning-based Inverse Rendering of Complex Indoor Scenes with Differentiable Monte Carlo Raytracing》。

其實，群核科技與浙江大學之間的科研合作早已開啟。2019年，為了更好地實現產學研實踐，浙江大學-酷家樂聯合實驗室正式成立，在計算機圖形學和人工智能領域開展長期科研合作。而上文提及的入選Siggraph Asia 2019的那篇論文，便是該聯合實驗室落地的一項重點研究成果。

而本次研究，簡單來說其研究重點是將單張復雜室內場景的圖片自動恢復三維場景的算法，核心目的是提升建模效率，降低設計門檻。未來它將實現的效果是用戶拍一張照片，便可以完成三維建模，同時用戶還能修改場景中的模型和材質，并且得到真實感光照的反饋。由于該研究使用了屏幕空間光線追蹤技術，因此會大幅提升高光澤的材質的重建效果，例如鏡面。

復雜室內場景的逆向渲染一直是圖形學和圖像處理的長期難題。渲染過程不僅要體現陰影、反射高光、漫反射輝映等全局光照效果，此外還需要同時還原場景幾何、隨空間變化的物體表面反射，以及任意的未知光源。傳統研究方法過度依賴模型簡化和約束，導致現實世界的場景的重建失效，基于監督學習的方法則非常依賴訓練數據集的生成和標記，以及神經網絡的設計。

本論文提出了一種新的基于蒙特卡洛重要性采樣的可微渲染網絡層，來模擬室內場景的物理光線傳播。同時，利用論文中的逆向渲染框架，可以將單張復雜室內場景的圖片，形成三維場景，且實現可對場景中的模型和材質進行編輯。

為了給本次研究提供足夠多且有效的場景信息，本論文引入了一個高質量的、基于物理真實的復雜室內場景數據集INTERIORVERSE。值得一提的是，該數據集是基于群核科技Coohom Cloud（KoolAI）產品創建的一個大規模、逼真的室內場景數據集，其中包含具備更豐富細節的復雜家具和逼真裝飾品等，并通過基于物理真實的GGX光照模型和基于現代GPU的光線追蹤引擎渲染得到。

Coohom Cloud是群核科技推出的智能體仿真及數據云服務PaaS平臺,通過高性能渲染、多元化仿真及海量三維數據,為室內智能體(圖形智能、人工智能及機器人仿真)提供高效的解決方案。目前已推出KoolAI和RoboWizard兩大解決方案。

KoolAI是面向室內智能體認知與圖形智能的AI訓練合成數據平臺,依托酷家樂全球最大的真實三維場景數據資源,背靠群核科技前沿實驗室,提供室內場景的多樣性合成數據,讓智能體更智能。RoboWizard是針對機器人尤其是室內智能機器人行業推出的云服務解決方案?；诤Ａ渴覂?D虛擬場景、云計算及云服務能力,通過真實感繪制、大規模云端計算集群及云端機器人應用程序部署及管理模塊,重定義云端機器人開發和仿真流程。

從2017年開始，群核科技累計已有十余篇論文入選SIGGRAPH Asia、CVPR、ECCV、BMVC等國際學術頂會，圍繞真實感繪制以及三維建模相關圖形智能技術打造堅實科技基座，并迅速在相關產業應用場景中紛紛落地。

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