論文の概要: Wavelet-Space Super-Resolution for Real-Time Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16024v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 01:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.215734
• Title: Wavelet-Space Super-Resolution for Real-Time Rendering
• Title（参考訳）: 実時間レンダリングのためのウェーブレット空間超解法
• Authors: Prateek Poudel, Prashant Aryal, Kirtan Kunwar, Navin Nepal, Dinesh Bania Kshatri,
• Abstract要約: 再建前の低周波及び高周波の詳細を分離するウェーブレット領域表現を導入する。 SWTの導入はPSNRを最大1.5dB改善し,LPIPSを平均17%削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the use of wavelet-space feature decomposition in neural super-resolution for rendering pipelines. Building on the DFASR framework, we introduce a wavelet-domain representation that separates low- and high-frequency details before reconstruction, enabling the network to better preserve fine textures while maintaining structural consistency. Unlike RGB-space regression, our approach leverages the stationary wavelet transform (SWT) to avoid spatial down-sampling, ensuring alignment across subbands and preserving shift invariance. The model predicts wavelet coefficients conditioned on spatial G-buffers and temporally warped history frames, which are then recombined through inverse wavelet synthesis. We conduct a comprehensive ablation study across wavelet families, transform types, and architectural variants, showing that incorporating SWT improves PSNR by up to 1.5 dB and reduces LPIPS by 17% on average, at a computational overhead of roughly +24 ms compared to out DFASR baseline. While absolute runtimes on our RTX 3050 mobile GPU are higher ( 141ms) than the original DFASR report on RTX 4090( 11ms), the relative overhead remains modest, suggesting that on higher-end GPUs our method would also remain real-time capable. Taken together, our results suggest that wavelet-domain representations are a principled and effective way to enhance perceptual quality in neural upscaling for graphics applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ニューラルネットワークの超解像におけるウェーブレット空間の特徴分解の利用について検討する。 DFASRフレームワーク上に構築されたウェーブレットドメイン表現は,復元前の低周波・高周波の詳細を分離し,ネットワークが構造的整合性を維持しつつ微細なテクスチャをよりよく保存することを可能にする。 RGB空間の回帰とは異なり,本手法は定常ウェーブレット変換(SWT)を利用して,空間的なダウンサンプリングを回避し,サブバンド間のアライメントを確保し,シフト不変性を維持する。 このモデルは、空間的なGバッファと時間的に歪んだ歴史フレームに条件付けられたウェーブレット係数を予測し、その後、逆ウェーブレット合成によって再結合する。 ウェーブレット系, 変換型, アーキテクチャ変種を包括的に比較検討した結果, SWTの導入によりPSNRが1.5dB向上し, DFASRベースラインに比べて計算オーバーヘッドが約+24msでLPIPSが平均17%削減された。 RTX 3050モバイルGPUの絶対ランタイムは、RTX 4090(11ms)のDFASRレポートよりも141ms高いが、相対オーバーヘッドは控えめであり、ハイエンドGPUでは、我々のメソッドもリアルタイムに実行可能であることを示唆している。 その結果、ウェーブレットドメイン表現は、グラフィックアプリケーションにおけるニューラルアップスケーリングにおける知覚的品質を高めるための原則的かつ効果的な方法であることが示唆された。

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