N-BVH: Neural ray queries with bounding volume hierarchies-Код-Сравнения

Наши соседи из Саарбрюкена сделали прикольный ресёрч по нейронному сжатию геометрии. По сути, они предлагают реймаршить shallow MLPs c multi-layer grid encodings (InstantNGP), как NERF-ы, на выходе давая visibility и в придачу intersection point + albedo + normal, в случаи если visibility != 1.0

Но т.к. реймаршинг - это дорого, Филипп с Александром обучают BVH поверх множества нейронных node-ов, чтобы скипать пустое пространство.

Таким образом они соединили классическую acceleration data structure, которую современные GPU умеют быстро травёрсить, с новомодными нейронками. которые также современные ГПУ могут ускоренно исполнять 😊

добились сжатия по памяти в десятки раз!

конечно же, из-за того что всё это реализовано "софтверно", итоговые тайминги не очень привлекательны, но мы понимаем что всё это может быть аппаратно ускорено. в теории. вопрос только: cтоит ли туда копать? 🤔🤔🤔