論文の概要: A real-time rendering method for high albedo anisotropic materials with multiple scattering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14051v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 10:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 15:10:02.309415
• Title: A real-time rendering method for high albedo anisotropic materials with multiple scattering
• Title（参考訳）: 多重散乱による高アルベド異方性材料のリアルタイムレンダリング法
• Authors: Shun Fang, Xing Feng, Ming Cui
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークを用いて放射移動方程式を解く反復積分過程をシミュレートする。 この方法は、リアルなボリュームメディアレンダリング効果を実現し、レンダリング速度を大幅に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4297070083645048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a neural network-based real-time volume rendering method for realistic and efficient rendering of volumetric media. The traditional volume rendering method uses path tracing to solve the radiation transfer equation, which requires a huge amount of calculation and cannot achieve real-time rendering. Therefore, this paper uses neural networks to simulate the iterative integration process of solving the radiative transfer equation to speed up the volume rendering of volume media. Specifically, the paper first performs data processing on the volume medium to generate a variety of sampling features, including density features, transmittance features and phase features. The hierarchical transmittance fields are fed into a 3D-CNN network to compute more important transmittance features. Secondly, the diffuse reflection sampling template and the highlight sampling template are used to layer the three types of sampling features into the network. This method can pay more attention to light scattering, highlights and shadows, and then select important channel features through the attention module. Finally, the scattering distribution of the center points of all sampling templates is predicted through the backbone neural network. This method can achieve realistic volumetric media rendering effects and greatly increase the rendering speed while maintaining rendering quality, which is of great significance for real-time rendering applications. Experimental results indicate that our method outperforms previous methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実写かつ効率的なボリュームメディアレンダリングのためのニューラルネットワークに基づくリアルタイムボリュームレンダリング手法を提案する。 従来のボリュームレンダリング法では、パストレースを用いて放射線伝達方程式を解くが、これは膨大な量の計算が必要であり、リアルタイムレンダリングを達成できない。 そこで本稿では,ニューラルネットワークを用いて放射伝達方程式を解く反復積分過程をシミュレートし,ボリュームメディアのボリュームレンダリングを高速化する。 具体的には、まずボリューム媒体上でデータ処理を行い、密度特性、透過特性、位相特徴など様々なサンプリング特徴を生成する。 階層的な送信フィールドは3D-CNNネットワークに入力され、より重要な送信特性を計算する。 次に、拡散反射サンプリングテンプレートとハイライトサンプリングテンプレートを使用して、3種類のサンプリング機能をネットワークに階層化する。 この方法は、光散乱、ハイライト、シャドウにもっと注意を払うことができ、アテンションモジュールを通じて重要なチャンネル機能を選択することができる。 最後に、すべてのサンプリングテンプレートの中心点の散乱分布を、バックボーンニューラルネットワークを介して予測する。 本手法は,リアルなボリュームメディアレンダリング効果を実現し,レンダリング品質を維持しながらレンダリング速度を大幅に向上させることができる。 実験の結果,本手法は従来の手法よりも優れていた。

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