論文の概要: Denoising Monte Carlo Renders with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00491v2
• Date: Mon, 26 Aug 2024 19:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 19:29:21.825222
• Title: Denoising Monte Carlo Renders with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによるモンテカルロレンダのノイズ化
• Authors: Vaibhav Vavilala, Rahul Vasanth, David Forsyth,
• Abstract要約: 物理的にベースとしたレンダリングはモンテカルロノイズを含み、ピクセル当たりの光の数が減少するにつれてばらつきが増す。 このノイズは、良い現代人にはゼロ平均だが、重い尾を持つことがある。 拡散モデルが低忠実度レンダリングをうまく認知できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.228564799458042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physically-based renderings contain Monte-Carlo noise, with variance that increases as the number of rays per pixel decreases. This noise, while zero-mean for good modern renderers, can have heavy tails (most notably, for scenes containing specular or refractive objects). Learned methods for restoring low fidelity renders are highly developed, because suppressing render noise means one can save compute and use fast renders with few rays per pixel. We demonstrate that a diffusion model can denoise low fidelity renders successfully. Furthermore, our method can be conditioned on a variety of natural render information, and this conditioning helps performance. Quantitative experiments show that our method is competitive with SOTA across a range of sampling rates. Qualitative examination of the reconstructions suggests that the image prior applied by a diffusion method strongly favors reconstructions that are like real images -- so have straight shadow boundaries, curved specularities and no fireflies.
• Abstract（参考訳）: 物理的にベースとしたレンダリングはモンテカルロノイズを含み、ピクセル当たりの光の数が減少するにつれてばらつきが増す。 このノイズは、良いモダンなレンダラーにはゼロ平均でありながら、重い尾(特にスペックや屈折性のある物体を含むシーン)を持つことができる。 低忠実度レンダリングを復元するための学習手法は、レンダリングノイズを抑えることは、計算を節約し、1ピクセルあたりの光量が少ない高速レンダリングを使用することを意味するため、高度に開発されている。 拡散モデルが低忠実度レンダリングをうまく認知できることを実証する。 さらに,本手法は様々な自然なレンダリング情報に対して条件付けが可能であり,この条件付けにより性能が向上する。 定量的実験により,本手法はサンプリングレートの範囲でSOTAと競合することが示された。 再現の質的な検証は、拡散法で事前に適用された画像は、実際の画像と同様の復元を強く好んでいることを示唆している。

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