論文の概要: Gabor Fields: Orientation-Selective Level-of-Detail for Volume Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05081v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 21:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.638085
• Title: Gabor Fields: Orientation-Selective Level-of-Detail for Volume Rendering
• Title（参考訳）: Gabor Fields: ボリュームレンダリングのためのオリエンテーション選択レベル
• Authors: Jorge Condor, Nicolai Hermann, Mehmet Ata Yurtsever, Piotr Didyk,
• Abstract要約: 本稿では,連続周波数フィルタリングを低コストで実現するGaborカーネルの配向選択混合について述べる。 また,Gabor-noise-modulated Gaussianとしてプロシージャ雲の効率的な設計とレンダリングを行うアプリケーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.474797258314826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian-based representations have enabled efficient physically-based volume rendering at a fraction of the memory cost of regular, discrete, voxel-based distributions. However, several remaining issues hamper their widespread use. One of the advantages of classic voxel grids is the ease of constructing hierarchical representations by either storing volumetric mipmaps or selectively pruning branches of an already hierarchical voxel grid. Such strategies reduce rendering time and eliminate aliasing when lower levels of detail are required. Constructing similar strategies for Gaussian-based volumes is not trivial. Straightforward solutions, such as prefiltering or computing mipmap-style representations, lead to increased memory requirements or expensive re-fitting of each level separately. Additionally, such solutions do not guarantee a smooth transition between different hierarchy levels. To address these limitations, we propose Gabor Fields, an orientation-selective mixture of Gabor kernels that enables continuous frequency filtering at no cost. The frequency content of the asset is reduced by selectively pruning primitives, directly benefiting rendering performance. Beyond filtering, we demonstrate that stochastically sampling from different frequencies and orientations at each ray recursion enables masking substantial portions of the volume, accelerating ray traversal time in single- and multiple-scattering settings. Furthermore, inspired by procedural volumes, we present an application for efficient design and rendering of procedural clouds as Gabor-noise-modulated Gaussians.
• Abstract（参考訳）: ガウスに基づく表現は、正規で離散的なボクセルベースの分布のメモリコストのごく一部で効率の良い物理ベースのボリュームレンダリングを可能にした。 しかし、他のいくつかの問題が広く使われるのを妨げている。 古典的なボクセルグリッドの利点の1つは、ボリュームミップマップを格納するか、既に階層的なボクセルグリッドの枝を選択的に刈り取ることで階層表現を構築することを容易にすることである。 このような戦略はレンダリング時間を短縮し、ディテールの低いレベルが必要な場合のエイリアスを排除する。 ガウス系体積に対する同様の戦略を構築することは自明ではない。 プリフィルタやミップマップスタイルの表現のようなストレートフォワードのソリューションは、メモリ要件の増大や、各レベルの高価な再適合をもたらす。 さらに、そのような解は、異なる階層レベルのスムーズな遷移を保証するものではない。 これらの制約に対処するために、Gabor Fieldsを提案する。これはGaborカーネルの配向選択的混合であり、連続周波数フィルタリングを無償で行える。 プリミティブを選択的にプルーニングすることで、レンダリング性能を直接的に有利にすることで、アセットの周波数内容を低減する。 フィルタリング以外にも、各光線再帰で異なる周波数と方向から確率的にサンプリングすることで、体積のかなりの部分をマスキングし、単一および複数散乱設定での光線移動時間を加速させることができることを示した。 さらに, プロシージャの体積に触発されて, ガボールノイズ変調ガウスとして, プロシージャ雲の効率的な設計とレンダリングへの応用を提案する。

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