Core Concepts
新しいフォトンガイディング手法の導入と、グローバル3Dガウス混合モデルの活用による高いフォトン密度の実現。
Abstract
本記事は、コースティックを効率的にレンダリングするための新しいフォトンガイディング手法に焦点を当てています。グローバル3Dガウス混合モデルを使用して、従来のフォトンガイド手法よりも高いフォトン密度を達成します。この手法は、単一のグローバル分布スキームで実装されており、光源の数が増えるほど複雑性が増す2Dヒストグラム法と比較して実装が簡単です。また、GPUベースの勾配降下法を使用した学習プロセスは非常に効率的であり、最小限のメモリフットプリントが必要です。
Stats
SSIM: 0.9505, 0.9089, 0.9499
MSE ×103: 2.88, 5.42, 2.91
Time: 77s, 80s, 141s
Quotes
"我々の方法は、従来の方法よりも全てのテストシーンで優れた結果を示しました。"
"グローバル3Dガウス混合アプローチは、異なる光源から任意位置へ正確にフォトンエミッションを誘導します。"
"私たちの方法は、すべてのテストシーンでより堅牢な結果を示しました。"