論文の概要: Wavelet-Space Representations for Neural Super-Resolution in Rendering Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16024v3
• Date: Sat, 20 Sep 2025 13:56:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.671815
• Title: Wavelet-Space Representations for Neural Super-Resolution in Rendering Pipelines
• Title（参考訳）: レンダリングパイプラインにおけるニューラル超解法のためのウェーブレット空間表現
• Authors: Prateek Poudel, Prashant Aryal, Kirtan Kunwar, Navin Nepal, Dinesh Baniya Kshatri,
• Abstract要約: 本稿では,RGB値を直接回帰するのではなく,定常ウェーブレット係数を予測する定式化を導入する。 ウェーブレットドメイン・ニューラル超解像は、高画質リアルタイムレンダリングへの原則的かつ効率的な経路を提供する。
• 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 recent neural upscaling frameworks, we introduce a formulation that predicts stationary wavelet coefficients rather than directly regressing RGB values. This frequency-aware decomposition separates low- and high-frequency components, enabling sharper texture recovery and reducing blur in challenging regions. Unlike conventional wavelet transforms, our use of the stationary wavelet transform (SWT) preserves spatial alignment across subbands, allowing the network to integrate G-buffer attributes and temporally warped history frames in a shift-invariant manner. The predicted coefficients are recombined through inverse wavelet synthesis, producing resolution-consistent reconstructions across arbitrary scale factors. We conduct extensive evaluations and ablations, showing that incorporating SWT improves both fidelity and perceptual quality with only modest overhead, while remaining compatible with standard rendering architectures. Taken together, our results suggest that wavelet-domain neural super-resolution provides a principled and efficient path toward higher-quality real-time rendering, with broader implications for neural rendering and 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。 近年のニューラルアップスケーリングフレームワークを基盤として,RGB値を直接回帰するのではなく,定常ウェーブレット係数を予測する定式化を導入する。 この周波数認識分解は、低周波成分と高周波成分を分離し、よりシャープなテクスチャ回復と挑戦領域のぼやけを低減する。 従来のウェーブレット変換とは異なり、定常ウェーブレット変換(SWT)はサブバンド間の空間的アライメントを保ち、ネットワークはGバッファ特性と時間的に歪んだ履歴フレームをシフト不変の方法で統合することができる。 予測された係数は、逆ウェーブレット合成によって再結合され、任意のスケール因子間の分解能一貫性を持つ再構成を生成する。 我々は、SWTを組み込むことで、標準レンダリングアーキテクチャとの互換性を維持しつつ、モデムオーバーヘッドだけで、忠実さと知覚品質の両方を改善することを示し、広範囲な評価と改善を行う。 この結果から,ウェーブレット・ドメイン・ニューラル・スーパーレゾリューションは,より高画質なリアルタイムレンダリングへの原則的かつ効率的な経路を提供し,ニューラル・レンダリングやグラフィック・アプリケーションに幅広い意味があることが示唆された。

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