論文の概要: Neural Cone Radiosity for Interactive Global Illumination with Glossy Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07522v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 08:58:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.240994
• Title: Neural Cone Radiosity for Interactive Global Illumination with Glossy Materials
• Title（参考訳）: グロージー材料を用いた対話型グローバルイルミネーションのためのニューラルコーンラジオシティ
• Authors: Jierui Ren, Haojie Jin, Bo Pang, Yisong Chen, Guoping Wang, Sheng Li,
• Abstract要約: 高周波放射率分布は、特に光沢のある材料において、レンダリングにおいて重要な課題である。 ニューラルラジオシティーの枠組みに基づく反射光コーン符号化による高効率な手法を提案する。 本手法は,様々な光沢条件下で,高品質でノイズフリーなレンダリングをリアルタイムに生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.6454800419672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling of high-frequency outgoing radiance distributions has long been a key challenge in rendering, particularly for glossy material. Such distributions concentrate radiative energy within a narrow lobe and are highly sensitive to changes in view direction. However, existing neural radiosity methods, which primarily rely on positional feature encoding, exhibit notable limitations in capturing these high-frequency, strongly view-dependent radiance distributions. To address this, we propose a highly-efficient approach by reflectance-aware ray cone encoding based on the neural radiosity framework, named neural cone radiosity. The core idea is to employ a pre-filtered multi-resolution hash grid to accurately approximate the glossy BSDF lobe, embedding view-dependent reflectance characteristics directly into the encoding process through continuous spatial aggregation. Our design not only significantly improves the network's ability to model high-frequency reflection distributions but also effectively handles surfaces with a wide range of glossiness levels, from highly glossy to low-gloss finishes. Meanwhile, our method reduces the network's burden in fitting complex radiance distributions, allowing the overall architecture to remain compact and efficient. Comprehensive experimental results demonstrate that our method consistently produces high-quality, noise-free renderings in real time under various glossiness conditions, and delivers superior fidelity and realism compared to baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 高周波放射率分布のモデリングは、特に光沢のある材料において、レンダリングにおいて長い間重要な課題であった。 このような分布は狭い領域内で放射エネルギーを集中し、視野方向の変化に非常に敏感である。 しかし、位置的特徴符号化に主に依存する既存のニューラルラジオシティ法は、これらの高周波、強い視界依存性の放射率分布を捕捉する際、顕著な制限を呈している。 これを解決するために,ニューラル・コーン・ラジオシティ(Neural cone Radiosity)と呼ばれるニューラル・ラジオシティ・フレームワークに基づくリフレクタンス・アウェア・レイ・コーン・エンコーディングによる高効率なアプローチを提案する。 中心となる考え方は、事前にフィルタされた多重解像度のハッシュグリッドを用いて光沢のあるBSDFローブを正確に近似し、連続的な空間アグリゲーションを通じて直接符号化プロセスにビュー依存反射特性を埋め込むことである。 我々の設計は、高周波反射分布をモデル化するネットワークの能力を大幅に改善するだけでなく、高光沢から低光沢まで幅広い光沢レベルの表面を効果的に処理する。 一方,本手法は複雑な放射率分布に適合するネットワークの負担を低減し,全体のアーキテクチャをコンパクトかつ効率的に維持する。 総合的な実験結果から,本手法は様々な光沢度条件下で,高品質でノイズフリーなレンダリングを連続的に生成し,ベースライン手法に比べて忠実性やリアリズムに優れることを示した。

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