2021 CVPR教程：物理基础可微渲染

在2021年的计算机视觉与模式识别（Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR）会议上，有一场关于"基于物理的可微渲染"的教程。这门教程由来自加州大学欧文分校的副教授双 Zhao、卡内基梅隆大学的助理教授 Ioannis Gkioulekas 和麻省理工学院的博士生 Sai Bangaru 主讲，探讨了这一领域的前沿技术和应用。 可微渲染是一种新兴的计算机图形学技术，它允许计算针对各种参数的衍生图像，如光照、材质属性或形状。与传统的"正向渲染"（forward rendering）相比，可微渲染不仅提供了最终的图像输出，还能逆向推导出影响图像形成过程的参数，从而解决了反向渲染问题。这在诸如照明估计、场景重建、3D模型优化以及计算机图形学的机器学习应用中具有重要意义。 该教程分为以下几个部分： 1. **介绍**：首先，介绍了什么是基于物理的可微渲染，强调了其基本概念，即通过计算对输入参数敏感的衍生图像，将图形生成过程转化为一个可导的数学框架。 2. **可微渲染理论和算法**：深入讲解了可微渲染的核心理论，包括光线追踪、光栅化方法的可微化，以及如何设计有效的梯度计算策略，以便在求解过程中保持精度和效率。 3. **可微渲染系统和应用**：展示了实际的可微渲染系统设计，涵盖了如何集成这些技术到现有的渲染引擎中，以及它们在解决真实世界问题上的应用案例，比如室内照明控制、动态场景模拟、虚拟现实中的交互等。 4. **问答环节**：为参与者提供了提问和讨论的机会，以加深对可微渲染技术的理解，并解答可能存在的疑问。 通过这次教程，参会者可以了解到最新的研究进展和技术趋势，这对于从事计算机图形学、机器学习和计算机视觉的工程师和研究人员来说是一次宝贵的学习机会，有助于他们利用可微渲染来提升反向工程能力，解决复杂场景的重建和分析问题。