論文の概要: Accelerating Inverse Rendering By Using a GPU and Reuse of Light Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00085v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 20:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-04 14:29:01.770150
• Title: Accelerating Inverse Rendering By Using a GPU and Reuse of Light Paths
• Title（参考訳）: GPUによる逆レンダリングの高速化と光経路の再利用
• Authors: Ido Czerninski and Yoav Y. Schechner
• Abstract要約: 逆レンダリングは、一連のデータ画像からシーン特性を推定しようとする。 このようなアルゴリズムは、通常フォワードモデルに依存し、反復ごとに数百万光路をサンプリングする必要がある反復勾配法を使用する。 これは、GPUアーキテクチャに特化して逆レンダリングの反復プロセスを調整することで達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.213973379473652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inverse rendering seeks to estimate scene characteristics from a set of data images. The dominant approach is based on differential rendering using Monte-Carlo. Algorithms as such usually rely on a forward model and use an iterative gradient method that requires sampling millions of light paths per iteration. This paper presents an efficient framework that speeds up existing inverse rendering algorithms. This is achieved by tailoring the iterative process of inverse rendering specifically to a GPU architecture. For this cause, we introduce two interleaved steps - Path Sorting and Path Recycling. Path Sorting allows the GPU to deal with light paths of the same size. Path Recycling allows the algorithm to use light paths from previous iterations to better utilize the information they encode. Together, these steps significantly speed up gradient optimization. In this paper, we give the theoretical background for Path Recycling. We demonstrate its efficiency for volumetric scattering tomography and reflectometry (surface reflections).
• Abstract（参考訳）: 逆レンダリングは、一連のデータ画像からシーン特性を推定しようとする。 支配的なアプローチはモンテカルロを用いた微分レンダリングに基づいている。 このようなアルゴリズムは、通常フォワードモデルに依存し、反復ごとに数百万光路をサンプリングする必要がある反復勾配法を使用する。 本稿では,既存の逆レンダリングアルゴリズムを高速化する効率的なフレームワークを提案する。 これは、GPUアーキテクチャに特化して逆レンダリングの反復プロセスを調整することで達成される。 このため,経路ソーティングと経路リサイクルという2つのインターリーブステップを導入する。 Path Sortingを使えば、GPUは同じサイズの光パスを扱うことができる。 パスのリサイクルにより、アルゴリズムは以前のイテレーションからの光の経路を使用して、エンコードした情報をよりよく利用することができる。 同時に、これらのステップは勾配最適化を著しく高速化する。 本稿では, パスリサイクルの理論的背景について述べる。 体積散乱トモグラフィーと反射法(表面反射法)の効率を実証する。

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