論文の概要: Wavelet-Space Super-Resolution Network for Rendering Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16024v2
• Date: Tue, 26 Aug 2025 19:11:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 12:43:57.475495
• Title: Wavelet-Space Super-Resolution Network for Rendering Pipelines
• Title（参考訳）: パイプラインレンダリングのためのウェーブレット空間超解法ネットワーク
• Authors: Prateek Poudel, Prashant Aryal, Kirtan Kunwar, Navin Nepal, Dinesh Baniya Kshatri,
• Abstract要約: 再建前の低周波およ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 neural upscaling frameworks, we introduce a wavelet-domain representation that separates low-frequency 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 1.5 dB and reduces LPIPS by 17% on average, with only a modest relative runtime overhead. Taken together, our results suggest that wavelet-domain representations a principled path toward higher-quality super-resolution in 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。 ニューラルアップスケーリング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、再構築前に低周波と高周波の細部を分離し、ネットワークが構造整合性を維持しながら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。 我々は、ウェーブレットファミリー、変換タイプ、アーキテクチャのバリエーションに対する包括的なアブレーション調査を行い、SWTの導入によりPSNRが1.5dB向上し、LPIPSが平均で17%減少し、比較的相対的なランタイムオーバーヘッドがわずかであることを示す。 この結果から,ウェーブレット領域の表現は,グラフィックアプリケーションにおける高画質超解像への原則的経路であることが示唆された。

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