Novel accelerated Stochastic Progressive Photon Mapping rendering with neural network

路径跟踪 渲染(计算机图形) 全局照明 计算机科学 人工智能 人工神经网络 计算机视觉 重要性抽样 光线追踪(物理) 光子 降噪 深度学习 像素 蒙特卡罗方法 数学 光学 物理 统计
作者
Qiwei Xing,Chun-Yi Chen,Zhihua Li
出处
期刊:Journal of physics [IOP Publishing]
卷期号:1848 (1): 012160-012160
标识
DOI:10.1088/1742-6596/1848/1/012160
摘要

Abstract Recently, deep learning-based approaches have led to dramatic improvements for Monte Carlo rendering at the low sampling rate. Most of these approaches are aimed at path tracing. However, they are not suitable for photon mapping. In this paper, we develop a novel accelerate stochastic progressive photon mapping approaches with neural network. First, our framework utilizes the particle-based rendering and focuses on photon density estimation. We train a neural network to predict a kernel function to aggregate photon contributions at shading point. Then we construct a estimation images with the prediction network. During experiments, we could find that there are spike pixels and noises in estimation images sometimes. So we present the improved denoising network to post-process the estimation images. Finally, we can obtain the high-quality reconstructions of complex global illumination effects like caustics with an order of magnitude fewer photons compared with previous photon mapping methods. Besides, our denoising network can reduce most multi-scale noises on both low-frequency and high-frequency areas while preserving more illumination details, especially caustics, compared with other state-of-the-art learning-based denoising methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
上官若男应助Zzz采纳,获得10
刚刚
bzg完成签到,获得积分20
3秒前
甜蜜的楷瑞应助王手采纳,获得10
4秒前
糖发人发布了新的文献求助10
4秒前
090完成签到,获得积分10
4秒前
chen发布了新的文献求助10
4秒前
Clyde完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
和谐续完成签到 ,获得积分10
7秒前
大个应助李皓婷采纳,获得10
7秒前
9秒前
chen完成签到,获得积分10
9秒前
Hello应助ylw采纳,获得10
9秒前
10秒前
ChemistryZyh发布了新的文献求助10
10秒前
wensir发布了新的文献求助10
10秒前
端庄千琴完成签到,获得积分10
10秒前
heavennew完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
眼睛大樱桃完成签到,获得积分10
12秒前
Yuantian发布了新的文献求助10
13秒前
学吗你完成签到 ,获得积分10
13秒前
御青白少发布了新的文献求助10
14秒前
无尽夏完成签到,获得积分10
14秒前
Rylee发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
无私的念文完成签到 ,获得积分10
17秒前
充电宝应助Yuantian采纳,获得10
18秒前
水水完成签到,获得积分10
19秒前
sskr发布了新的文献求助10
19秒前
15327432191完成签到 ,获得积分10
20秒前
酷波er应助果汁采纳,获得10
20秒前
善学以致用应助程公子采纳,获得10
20秒前
海阔天空发布了新的文献求助10
20秒前
ChemistryZyh完成签到,获得积分10
21秒前
wensir完成签到,获得积分10
23秒前
斯文败类应助Rylee采纳,获得10
24秒前
养不熟的野猫完成签到,获得积分10
24秒前
sskr完成签到,获得积分10
24秒前
高文强完成签到,获得积分10
25秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038569
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576279
关于积分的说明 11374944
捐赠科研通 3305979
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048