論文の概要: Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12372v2
- Date: Fri, 25 Jun 2021 08:09:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-28 13:21:29.726605
- Title: Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing
- Title(参考訳): パストレースのためのリアルタイムニューラルネットワークラミアンスキャッシング
- Authors: Thomas M\"uller, Fabrice Rousselle, Jan Nov\'ak, Alexander Keller
- Abstract要約: 本稿では,パストレーシングによる大域照明のためのリアルタイムなニューラルラディアンスキャッシング手法を提案する。
我々のシステムは、完全にダイナミックなシーンを扱うように設計されており、照明、幾何学、材料に関する仮定は一切ない。
バイアスの少ないコストで大きなノイズ低減効果を示し、多くの難題に対して最先端のリアルタイム性能を報告した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 67.46991813306708
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a real-time neural radiance caching method for path-traced global
illumination. Our system is designed to handle fully dynamic scenes, and makes
no assumptions about the lighting, geometry, and materials. The data-driven
nature of our approach sidesteps many difficulties of caching algorithms, such
as locating, interpolating, and updating cache points. Since pretraining neural
networks to handle novel, dynamic scenes is a formidable generalization
challenge, we do away with pretraining and instead achieve generalization via
adaptation, i.e. we opt for training the radiance cache while rendering. We
employ self-training to provide low-noise training targets and simulate
infinite-bounce transport by merely iterating few-bounce training updates. The
updates and cache queries incur a mild overhead -- about 2.6ms on full HD
resolution -- thanks to a streaming implementation of the neural network that
fully exploits modern hardware. We demonstrate significant noise reduction at
the cost of little induced bias, and report state-of-the-art, real-time
performance on a number of challenging scenarios.
- Abstract(参考訳): 本稿では,パストレースによるグローバル照明のためのリアルタイムニューラルネットワークラミアンスキャッシング手法を提案する。
我々のシステムは、完全にダイナミックなシーンを扱うように設計されており、照明、幾何学、材料に関する仮定は一切ない。
私たちのアプローチのデータ駆動性は、キャッシュポイントの配置、補間、更新など、キャッシュアルゴリズムの多くの難しさを回避します。
ニューラルネットワークをトレーニングして新しいものを扱うため、動的シーンは恐ろしい一般化の課題であるので、事前トレーニングを廃止し、適応によって一般化する。
レンダリング中に レイディアンスキャッシュを 訓練することにしました
低ノイズのトレーニングターゲットを提供し、数バウンストレーニング更新を単に繰り返して無限バウンス輸送をシミュレートするために、自己学習を採用している。
最新のハードウェアをフル活用したニューラルネットワークのストリーミング実装のおかげで、更新とキャッシュクエリは -- フルhd解像度で約2.6ミリ秒の軽いオーバーヘッドを伴います。
バイアスを小さく抑えることで大きなノイズ低減効果を示すとともに,多くの課題に対して最先端のリアルタイム性能を報告した。
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