Neural Rendering and Its Hardware Acceleration: A Review

神经渲染是一种基于深度学习的新型图像和视频生成方法。它将深度学习模型与计算机图形学的物理知识相结合，获得可控且逼真的场景模型，并实现对光照、相机参数、姿态等场景属性的控制。一方面，神经渲染不仅可以充分利用深度学习的优势加速传统的前向渲染过程，还可以为逆向渲染和三维重建等特定任务提供新的解决方案。另一方面，适应神经渲染流水线的创新硬件结构的设计突破了现有图形处理器的并行计算和功耗瓶颈，有望为未来的虚拟和增强现实、电影电视创作和数字娱乐、人工智能和元宇宙等关键领域提供重要支持。本文回顾了神经渲染的技术内涵、主要挑战和研究进展。在此基础上，我们分析了神经渲染流水线对硬件加速的共同需求和当前硬件加速架构的特点，然后讨论了神经渲染处理器架构的设计挑战。最后，展望了神经渲染处理器架构的未来发展趋势。

本论文旨在介绍神经渲染的技术内涵、主要挑战和研究进展，并探讨神经渲染处理器架构的设计挑战和未来发展趋势。

论文提出了一种基于深度学习的图像和视频生成方法，结合计算机图形学的物理知识，实现场景属性（如光照、相机参数、姿态等）的可控和逼真，同时设计创新的硬件结构以加速神经渲染管道。

论文分析了神经渲染管道对硬件加速的共同要求和当前硬件加速架构的特点，并探讨了神经渲染处理器架构的设计挑战和未来发展趋势。

近期在这个领域的相关研究包括：《Neural Volumes: Learning Dynamic Renderable Volumes from Images》、《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》、《Differentiable Volumetric Rendering: Learning Implicit 3D Representations without 3D Supervision》等。