МГУ: Метод оптимизации 3D-графики с использованием облаков точек

2025: Представление метода оптимизации 3D-графики с использованием облаков точек

Учёные МГУ предложили метод оптимизации 3D-графики с использованием облаков точек. Об этом университет сообщил 21 апреля 2025 года.

Исследователи ВМК МГУ разработали метод автоматического создания облаков точек с уровнями детализации для оптимизации рендеринга высокополигональных моделей. Подход позволяет значительно улучшить производительность графических приложений без потери качества изображения.

Современные 3D-графические модели становятся всё более детализированными, насчитывая миллионы полигонов и высококачественные текстуры. Это позволяет создавать фотореалистичную графику в видеоиграх, виртуальной реальности и научных симуляциях, но одновременно приводит к высоким требованиям к вычислительным ресурсам. Большое количество полигонов нагружает графический процессор (GPU), снижая частоту кадров и замедляя работу приложений.

Учёные ВМК МГУ предложили метод, который позволяет оптимизировать рендеринг таких моделей с использованием облаков точек с динамическими уровнями детализации. В отличие от традиционных полигональных сеток, облака точек представляют собой набор отдельных точек, равномерно распределённых по поверхности объекта. Этот подход позволяет использовать меньше данных для отображения моделей, сохраняя при этом визуальное качество изображения.

Метод основан на преобразовании сложных полигональных моделей в облака точек с разной плотностью. Это достигается за счёт использования алгоритма распределения точек по «синему шуму» (blue noise), что позволяет равномерно покрывать поверхность модели, создавая визуальную иллюзию непрерывности. Важной особенностью метода является динамическое изменение плотности облаков точек в зависимости от расстояния до камеры и угла обзора. Это означает, что чем дальше объект от камеры, тем меньше точек используется для его отображения, а по мере приближения камеры плотность увеличивается.Системы управления проектами: особенности рынка, ключевые технотренды. Обзор TAdviser 12 т

Процесс начинается с генерации облака точек, которые равномерно распределяются по поверхности модели. Это обеспечивает визуальное соответствие оригинальной геометрии с любой точки обзора. При этом используется метод Пуассоновского диска для фильтрации точек и создания уровней детализации. Это позволяет избежать скопления точек в одном месте и создать более реалистичное изображение.

Далее происходит динамическое изменение плотности облака точек. Вложенная структура облака позволяет в реальном времени изменять количество отрисовываемых точек в зависимости от расстояния до камеры. Это достигается путём вычисления требуемой плотности на основе параметров камеры и положения объекта. Например, если объект находится далеко, он отображается с меньшей плотностью точек, а при приближении количество точек автоматически увеличивается. Это позволяет оптимально использовать вычислительные ресурсы, не перегружая графический процессор.

Завершающим этапом является рендеринг облака точек. Для этого используется консервативная растеризация, которая позволяет увеличить покрытие экрана и избежать появления артефактов. Это особенно важно для предотвращения разрывов и дыр в изображении при отрисовке объектов под разными углами. Дополнительно применяются оптимизации, такие как отсечение невидимых точек по нормалям и выбор уровня детализации в зависимости от положения объекта на экране. Это позволяет добиться высокой производительности без потери качества изображения.

Разработанный метод имеет несколько ключевых плюсов по сравнению с традиционными методами рендеринга. Во-первых, он позволяет существенно уменьшить количество данных, необходимых для отображения объектов, что снижает нагрузку на графический процессор и ускоряет работу приложений. Во-вторых, динамическое изменение плотности точек обеспечивает высокую производительность без потери качества изображения, так как объект всегда отображается с оптимальной детализацией в зависимости от положения камеры.

Этот метод может быть полезен в различных графических приложениях, таких как видеоигры, системы виртуальной и дополненной реальности, а также визуализации в научных и инженерных расчётах. Например, в виртуальной реальности он позволяет оптимизировать отображение сложных сцен с высокой детализацией, сохраняя высокую частоту кадров. В научных симуляциях метод помогает визуализировать большие объёмы данных, такие как результаты численного моделирования, с высокой скоростью и точностью.

Наш метод позволяет эффективно использовать облака точек для рендеринга сложных 3D-моделей. Это особенно важно в графических приложениях, где требуется высокая производительность и качество изображения. Мы показали, что с помощью динамических уровней детализации можно достичь впечатляющих результатов без компромиссов в визуальном качестве, — отметил Александр Щербаков, младший научный сотрудник Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ.

Будущие исследования будут направлены на интеграцию метода с новыми графическими API и применение к другим типам геометрии, таким как воксельные модели и данные лазерного сканирования. Также планируется адаптация метода для использования в системах виртуальной реальности с учётом особенностей отображения на шлемах VR, таких как угол обзора и разрешение экрана.