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Rendering, PBR）”向“神经网络渲染（Neural Rendering）”的范式转变。神经网络渲染融合了机器学习与计算机图形学，利用深度神经网络高效拟合复杂的光线传输过程，能够在不依赖繁重物理积分的情况下逼近真实世界的视觉效果。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="3E52C0B8"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>在这一背景下，体积特效（Volumetric Effects）如烟雾、火焰、云层和爆炸等，作为构建逼真虚拟世界的关键元素，其渲染技术的革新尤为迫切。目前，工业界主要采用 OpenVDB 格式来存储和处理这些复杂的稀疏体积数据。然而，传统的高质量体积渲染严重依赖于蒙特卡洛路径追踪（Monte Carlo Path Tracing），其计算复杂度极高，往往需要数分钟甚至数小时才能渲染一帧，这限制了其在实时交互应用（如游戏、VR/AR）中的使用。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4F2DC419"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="4285AFBD"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>1.2 核心问题</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="24ECEF79"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>随着硬件性能的提升，原本用于离线影视级渲染的 VDB 数据，正逐渐向游戏引擎等实时渲染环境迁移。然而，这一迁移过程面临巨大挑战。现有的实时体积渲染方案（如 Ray Marching）通常为了性能而牺牲画质，难以复现离线渲染中复杂的光照效果（如多次散射、各向异性散射）。同时，高精度的 VDB 数据占用的显存空间巨大，难以在消费级显卡上流畅运行。如何兼顾“电影级画质”与“实时帧率”，同时降低存储开销，是实现这一行业迁移的关键难题。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="39A0FE56"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="4587CBC0"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="0D78D176"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>1.3 解决思路与意义</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="55079DF4"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>本课题旨在借鉴 NVIDIA “神经材质（Neural Materials）” 的核心思想，并将其创新性地应用于体积（Volume）渲染领域。通过构建一个轻量级的神经网络（神经体积着色器），将复杂的体积光传输计算（Radiative Transfer）“烘焙”到网络权重中。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="23DB7303"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>本选题的意义在于：</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4F1BBFFB"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>突破性能瓶颈：利用神经网络（MLP）强大的拟合能力替代复杂的物理积分计算，结合 Tensor Core 硬件加速，实现体积特效的实时推理渲染。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="49035E9B"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>提升实时画质：使实时引擎能够呈现原本仅存于离线渲染中的复杂光照细节，推动游戏画质向电影级迈进。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="67B493AF"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="6DBA655E"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>二、国内外研究现状和发展趋势</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="661FCA5D"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>2.1 稀疏体积数据结构（OpenVDB & NanoVDB）</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="442B2CDD"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>OpenVDB（Museth, 2013）是电影工业的标准体积格式，但在 GPU 上运行效率较低。NVIDIA 推出的 NanoVDB（Museth, 2021）通过线性化树结构优化了 GPU 访问性能，成为实时渲染的理想载体。然而，NanoVDB 仅解决了“数据存储与访问”的问题，并未解决“光照计算复杂”的问题。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4CEF1CD2"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="30876CBA"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>2.2 神经渲染与神经着色（Neural Rendering & Shading）</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="21D59721"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>近年来，神经辐射场（NeRF, Mildenhall et al., 2020）展示了神经网络在视图合成上的强大能力。然而，当前大多数神经渲染方法仍依赖图像输入，缺乏对原始几何和物理材质信息的显式支持，这种“黑盒”特性限制了其在标准图形管线中的集成与编辑。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="702CDE40"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="390E9396"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>针对这一问题，NVIDIA 的 Neural Materials（Rainier et al., 2022; Clarberg et al., 2023）提出了一种新范式：将复杂的表面材质模型压缩为小型 MLP，在着色器中实时运行。这种方法在保留影视级材质细节的同时，实现了 10 倍以上的性能提升和纹理压缩。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="151138F2"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="7F55B71C"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>2.3 发展趋势</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="2A88B0E7"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>目前的趋势是将“神经材质”的成功经验从“表面（Surface）”向“体积（Volume）”拓展。即利用 NanoVDB 的稀疏结构来跳过空白区域（Space Skipping），利用神经网络来近似非线性的体积属性映射（Neural Shading）。这种结合了“显式结构加速”与“隐式计算加速”的混合管线，是未来实时渲染的重要方向。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="6B74396A"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="3363A11B"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>三、研究内容、研究方法、技术路线及可行性分析</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="2CC1E36B"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>3.1 研究内容</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="1BEF8BF9"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>NanoVDB 数据管线构建：研究 OpenVDB 到 NanoVDB 的转换流程，实现稀疏体积数据在 GPU 上的高效加载与采样。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="59A26F50"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>神经体积着色器（Neural Volume Shader）设计：设计一个轻量级的 MLP 网络，用于替代传统的体积着色方程。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="46D453EB"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>输入：归一化空间坐标 (x,y,z)、视线方向、光照方向 、以及 NanoVDB 采样的基础属性（密度、温度等）。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="3FDD7168"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>输出：物理光学参数，包括吸收系数、散射系数、自发光辐射率和相位函数参数。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="497F48F8"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>混合监督训练策略：构建基于物理的损失函数，结合 L1/L2 图像损失与物理约束（如能量守恒），确保网络输出不仅视觉逼真，且符合物理规律。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="0E948A76"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>Unity 实时渲染集成：在 Unity 引擎中编写 Compute Shader 或利用 TensorRT，将训练好的网络集成到渲染管线中，实现实时交互。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="0D2D5568"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="28B76162"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>3.2 研究方法</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="7FBD9F4D"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>文献研究法：深入研读 NanoVDB 源码及 Neural Materials 相关论文。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="5952CDF9"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>实验对比法：以 Houdini + Arnold 渲染结果为 Ground Truth（真值），对比本方法与传统 Ray Marching 的画质差异（PSNR/SSIM）及帧率表现。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4DD737C9"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>控制变量法：探究网络层数、通道数对渲染质量与推理速度的影响。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="5E08DE44"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="23EF8680"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="2E772EC4"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>3.3 技术路线</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="15B98DCA"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>数据准备：使用 Houdini 制作烟雾/火焰特效，导出 .vdb 文件；使用 Arnold 渲染多角度、多光照条件下的高质图像作为训练集。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="5FF592A4"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>预处理：将 .vdb 转换为 .nvdb 格式，提取稀疏体素特征。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4B20E3C6"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>模型训练 (PyTorch)：</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="53ACA65B"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>构建 MLP 网络（如 4层 x 64宽）。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="5EDAC148"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>利用 CUDA 加速的 NanoVDB 采样器进行射线步进采样。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="5C7AC6A1"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>计算预测值与 GT 的损失，反向传播更新权重。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="047204FC"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>引擎部署 (Unity)：</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="28968554"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>将训练好的权重导出为二进制或 ONNX。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4A69FEDC"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>在 Unity Shader 中实现 MLP 推理逻辑（前向传播）。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="358E9DE7"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>结合 NanoVDB 的光线求交（Ray Casting）进行实时渲染。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="68195CAC"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="252A67F7"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>3.4 可行性分析</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="08CEBA92"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>硬件支持：实验室配备 RTX 系列显卡，支持 Tensor Core 加速和 CUDA 编程。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="61F35141"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>软件基础：NanoVDB 已开源且支持 C++/CUDA；PyTorch 框架成熟；Unity 支持 Compute Shader 自定义渲染。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="3BE24CAB"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>理论支撑：辐射传输方程（RTE）理论成熟，Neural Materials 已验证了 MLP 拟合着色方程的可行性。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="50232765"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="1D0106BE"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>四、项目特色与创新点</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4A3EA580"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>跨域技术迁移（创新性）：将 NVIDIA Neural Materials 在“表面材质”上的成功范式，迁移创新至“体积渲染”领域，提出“神经体积着色器”概念。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="0C16B116"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>稀疏-神经混合架构与几何解耦：结合 NanoVDB 的“空间稀疏性”与神经网络的“计算紧凑性”，不仅实现了存储与计算的双重优化，更实现了几何结构（NanoVDB）与外观材质（Neural Shader）的解耦。这解决了传统神经渲染方法难以编辑几何形状的痛点，支持在保持几何不变的情况下调整材质，或在保持材质风格的情况下修改几何。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="0E57F6FB"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>物理可解释性：网络输出的是中间光学参数（如散射系数）而非最终像素颜色，这使得渲染结果可以与动态光照环境交互（Relighting），保留了物理着色的灵活性。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="5339B437"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:ind w:firstLine="480" w:firstLineChars="200"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="4842FAA6"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>五、进度安排</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="2A5BFB08"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>第1-2周：查阅文献，熟悉 NanoVDB 数据结构与 PyTorch 框架，完成开题报告。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="0D4B1448"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>第3-4周：搭建 Houdini 数据生成管线，制作数据集，完成 VDB 到 NanoVDB 的转换测试。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4F0997C1"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>第5-8周：设计并实现神经体积着色器网络，在 PyTorch 中完成训练与验证，优化损失函数。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="75C3D437"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" 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w:val="24"/></w:rPr><w:t>第15-16周：论文修改定稿，准备答辩演示。</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="3B36A507"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr></w:p><w:p w14:paraId="637B75D0"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>六、主要参考文献</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="3E246FAB"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>Museth, K. (2021). NanoVDB: A GPU-Friendly and Portable VDB Data Structure For Real-Time Rendering And Simulation. ACM Transactions on Graphics (TOG), 40(4).</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="31E7C5A0"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>Lombardi, S., et al. (2019). Neural Volumes: Learning Dynamic Renderable Volumes from Images. ACM Transactions on Graphics (TOG), 38(4).</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="0361DA4B"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>Rainier, G., et al. (2022). Neural Materials: Unified Spectral Rendering of Layered Materials. Computer Graphics Forum.</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="7FDC7465"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>Clarberg, P., et al. (2023). Real-time Neural Appearance Models. SIGGRAPH 2023.</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="340B1EE9"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>Mildenhall, B., et al. (2020). NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis. ECCV.</w:t></w:r></w:p><w:p w14:paraId="4F4BBDBC"><w:pPr><w:tabs><w:tab w:val="left" w:pos="7332"/></w:tabs><w:spacing w:line="360" w:lineRule="auto"/><w:rPr><w:rFonts w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia" w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:t>NVIDIA. RTX Neural Shaders & Neural Materials SDK Documentation.</w:t></w:r><w:r><w:rPr><w:rFonts w:ascii="宋体" w:hAnsi="宋体"/><w:sz w:val="24"/></w:rPr><w:tab/></w:r></w:p></w:tc></w:tr><w:tr w14:paraId="2E9EC2CB"><w:tblPrEx><w:tblBorders><w:top w:val="single" w:color="auto" w:sz="4" w:space="0"/><w:left w:val="single" w:color="auto" w:sz="4" w:space="0"/><w:bottom w:val="single" w:color="auto" w:sz="4" w:space="0"/><w:right w:val="single" w:color="auto" w:sz="4" w:space="0"/><w:insideH w:val="single" w:color="auto" w:sz="4" w:space="0"/><w:insideV w:val="single" w:color="auto" w:sz="4" w:space="0"/></w:tblBorders><w:tblCellMar><w:top w:w="0" w:type="dxa"/><w:left w:w="108" w:type="dxa"/><w:bottom w:w="0" w:type="dxa"/><w:right w:w="108" w:type="dxa"/></w:tblCellMar></w:tblPrEx><w:trPr><w:trHeight w:val="10703" w:hRule="atLeast"/><w:jc w:val="center"/></w:trPr><w:tc><w:tcPr><w:tcW w:w="8582" w:type="dxa"/><w:gridSpan w:val="4"/><w:tcBorders><w:top w:val="single" w:color="auto" w:sz="4" 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