論文の概要: High-Quality Supersampling via Mask-reinforced Deep Learning for Real-time Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01036v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 10:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 15:06:54.931057
• Title: High-Quality Supersampling via Mask-reinforced Deep Learning for Real-time Rendering
• Title（参考訳）: マスク強化深層学習によるリアルタイムレンダリングのための高品質スーパーサンプリング
• Authors: Hongliang Yuan, Boyu Zhang, Mingyan Zhu, Ligang Liu, Jue Wang
• Abstract要約: リアルタイムアプリケーションのために高品質なレンダリング画像を生成するために、低解像度で少数のサンプル1ピクセル(spp)しか追跡しないことが多い。 高分解能で1/4sppの試料をレイトレーシングしたニューラルスーパーサンプリング法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.431360489828975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To generate high quality rendering images for real time applications, it is often to trace only a few samples-per-pixel (spp) at a lower resolution and then supersample to the high resolution. Based on the observation that the rendered pixels at a low resolution are typically highly aliased, we present a novel method for neural supersampling based on ray tracing 1/4-spp samples at the high resolution. Our key insight is that the ray-traced samples at the target resolution are accurate and reliable, which makes the supersampling an interpolation problem. We present a mask-reinforced neural network to reconstruct and interpolate high-quality image sequences. First, a novel temporal accumulation network is introduced to compute the correlation between current and previous features to significantly improve their temporal stability. Then a reconstruct network based on a multi-scale U-Net with skip connections is adopted for reconstruction and generation of the desired high-resolution image. Experimental results and comparisons have shown that our proposed method can generate higher quality results of supersampling, without increasing the total number of ray-tracing samples, over current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムアプリケーションのために高品質なレンダリング画像を生成するために、低解像度でサンプル1ピクセル(spp)を数個だけ追跡し、高解像度にスーパーサンプリングすることが多い。 低解像度でレンダリングされたピクセルは一般的に高いエイリアス化されていることから,高解像度で1/4sppの光トレーシングに基づくニューラルスーパーサンプリング法を提案する。 我々の重要な洞察は、ターゲットの解像度で光を照射したサンプルは正確で信頼性が高く、補間問題を補間する。 本稿では,高品質な画像系列の再構成と補間を行うマスク強化ニューラルネットワークを提案する。 まず,新しい時間的蓄積ネットワークを導入し,その時間的安定性を著しく向上させるために,現在と過去の特徴の相関を計算する。 そして、所望の高解像度画像の再構成と生成のために、スキップ接続付きマルチスケールU-Netに基づく再構成ネットワークを採用する。 実験結果と比較結果から,提案手法は,現在の最先端手法に比べて,レイトレーシング試料の総数を増やすことなく,より高品質なスーパーサンプリング結果が得られることが示された。

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