🗒️ 函数调用约定

高级语言的函数编译成机器码的时候,存在一个潜在问题:CPU没办法知道一个函数调用需要多少个、什么样的参数。为此,计算机提供了栈来支持参数的传递。这样,在函数调用的时候,先将参数压栈,然后CALL,函数里在从堆栈获取数据。

🗒️ Real-Time Grass Rendering for General 3D Scenes

Grass plays an important role in most natural environments. Most interactive applications use image-based techniques to approximate fields of grass due to the high geometrical complexity, leading to visual artifacts. In this paper, we propose a grass-rendering technique that is capable of drawing each blade of grass as geometrical object in real time. Accurate culling methods together with an adaptable rendering pipeline ensure that only the blades of grass that are important for the visual appearance of the field of grass are rendered. In addition, we introduce a physical model that is evaluated for each blade of grass. This enables that a blade of grass can react to its environment by calculating the influence of gravity, wind and collisions. A major advantage of our approach is that it can render fields of grass of arbitrary shape and spatial alignment. Thus, in contrast to previous work, the blades of grass can be placed on any 3D model, which is not required to be a flat surface or a height map.

🗒️ 3D Gaussian Splatting

毕设笔记2 - 3D Gaussian Splatting是对NeRF技术的一种革新,通过精巧的利用3D高斯函数来改善传统NeRF在处理复杂场景时的效率和质量。这一方法不仅仅在于创建一个由3D高斯函数组成的点云来表示场景,还在于如何处理这些点云以达到高效的渲染。在3D Gaussian Splatting中,场景中的每一个点都被一个高斯函数表示,这个函数的峰值代表了点的位置,其宽度和方向由协方差矩阵控制,这使得渲染器可以捕捉到由于物体细微结构造成的细致阴影和光照变化。与此同时,球谐函数的使用允许每个点携带关于其颜色的信息,而不透明度参数则控制了点云中每个点的影响范围,即Splatting的大小。这使得3D Gaussian Splatting不仅可以处理光线在场景中的复杂交互,而且可以通过调整高斯函数的参数实时地优化这些交互,以生成高质量的图像。因此,3D Gaussian Splatting在保证图像质量的同时,大大提高了渲染的速度,解决了传统NeRF在实时渲染高质量图像时的瓶颈。在实际应用中,如实时图像合成、增强现实和虚拟现实等领域,3D Gaussian Splatting已展现出其巨大的潜力和实用价值。

🗒️ Neural Radiance Fields

毕设笔记1 - NeRF(Neural Radiance Fields)是一种用于3D场景重建和渲染的深度学习技术。它通过神经网络来学习场景的连续体积表示,能够从稀疏的图片集合中重建出高质量的3D场景,并从新的视角生成逼真的图像。 NeRF的核心思想是利用一个小型的神经网络来建模场景中每个点的颜色和密度。网络接受一个3D位置和一个视角方向作为输入,并输出该位置的颜色和体积密度。通过这种方式,NeRF能够学习到一个连续的、高度详细的场景表示,包括复杂的光照效果和半透明材质。 在渲染过程中,NeRF使用体积渲染技术来累积沿着从摄像机出发穿过场景的光线的贡献。这个过程涉及到对每条光线上多个点的神经网络评估,然后根据每个点的颜色和密度,使用数值积分来估计最终像素的颜色。 NeRF的创新之处在于其能够产生极其细致和逼真的渲染效果,即使是从非常有限的视角信息出发。然而,这种方法的主要缺点是计算成本高,尤其是在渲染时,因为需要对每一帧进行大量的网络评估和积分计算。尽管如此,NeRF及其变体在计算机视觉和图形学领域引起了极大的关注,为3D重建和虚拟现实等应用开辟了新的可能性。