論文の概要: Deep Appearance Prefiltering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05932v1
- Date: Tue, 8 Nov 2022 16:42:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-20 13:32:20.541953
- Title: Deep Appearance Prefiltering
- Title（参考訳）: ディープ・ルック・プレフィルター
- Authors: Steve Bako, Pradeep Sen, Anton Kaplanyan
- Abstract要約: シーンの外観を保ちながら、3Dシーンの複雑さとは無関係にレンダリングコストを抑えるのが理想的なレベル(LoD)手法である。
複雑な幾何学と材料を用いた3D環境の事前フィルタリングのための,初の包括的マルチスケールLoDフレームワークを提案する。
提案手法は,最先端のプリフィルタ手法と比較し,複雑なシーンに対するメモリの大幅な節約を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.986267753557994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Physically based rendering of complex scenes can be prohibitively costly with
a potentially unbounded and uneven distribution of complexity across the
rendered image. The goal of an ideal level of detail (LoD) method is to make
rendering costs independent of the 3D scene complexity, while preserving the
appearance of the scene. However, current prefiltering LoD methods are limited
in the appearances they can support due to their reliance of approximate models
and other heuristics. We propose the first comprehensive multi-scale LoD
framework for prefiltering 3D environments with complex geometry and materials
(e.g., the Disney BRDF), while maintaining the appearance with respect to the
ray-traced reference. Using a multi-scale hierarchy of the scene, we perform a
data-driven prefiltering step to obtain an appearance phase function and
directional coverage mask at each scale. At the heart of our approach is a
novel neural representation that encodes this information into a compact latent
form that is easy to decode inside a physically based renderer. Once a scene is
baked out, our method requires no original geometry, materials, or textures at
render time. We demonstrate that our approach compares favorably to
state-of-the-art prefiltering methods and achieves considerable savings in
memory for complex scenes.
- Abstract（参考訳）: 複雑なシーンの物理的にベースとしたレンダリングは、レンダリングされた画像全体の複雑さの潜在的に非バウンドで不均一な分布を伴って、不当にコストがかかる可能性がある。
理想的なレベル・オブ・ディテール(LoD)手法の目標は、シーンの外観を保ちながら、レンダリングコストを3Dシーンの複雑さとは無関係にすることである。
しかし、現在のフィルター前lod法は、近似モデルや他のヒューリスティックに依存するため、サポートできる外観に制限がある。
本稿では,複雑な形状と材料(disney brdfなど)を用いた3次元環境の事前フィルタを行うための,最初の包括的多スケール型lodフレームワークを提案する。
シーンのマルチスケール階層を用いて,データ駆動による事前フィルタを行い,各スケールで出現位相関数と指向性カバーマスクを得る。
我々のアプローチの核心は、この情報を物理的にベースとしたレンダラー内で容易に復号できるコンパクトな潜在形式に符号化する新しい神経表現である。
一度シーンを焼き尽くすと、レンダリング時に元の幾何学、素材、テクスチャを必要としない。
提案手法は,最先端のプリフィルタ手法と比較し,複雑なシーンに対するメモリの大幅な節約を実現する。
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