실시간 고품질 포인트 클라우드 렌더링을 위한 학습 기반 스플래팅 기법
포인트 클라우드의 3D 타원형 가우시안 표현과 차별화된 렌더링 기법을 통해 실시간 고품질 렌더링을 달성한다.
물리 기반 3D 가우시안 스플래팅을 이용한 역 렌더링
본 연구는 은폐 가우시안 문제를 해결하고 메시 기반 표현을 활용하여 3D 가우시안 스플래팅 기반 역 렌더링의 품질을 향상시킨다.
점프 복원 광선 전달
기존 MCMC 기반 광선 전달 알고리즘의 한계를 극복하고 더 빠르고 정확한 결과를 제공하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
텍스처 GS: 공간적으로 정의된 색상과 불투명도를 사용한 가우시안 스플래팅
본 연구는 구면 조화 함수를 사용하여 개별 가우시안 표면에 색상 및 불투명도 텍스처를 적용하는 혁신적인 방법인 텍스처 GS를 소개한다. 이를 통해 기존 방식에 비해 향상된 렌더링 품질을 달성할 수 있다.
범용 기능을 갖춘 하드웨어 레이 트레이서 데이터 경로
이 논문은 Chisel 하드웨어 구축 언어로 구현된 오픈 소스 하드웨어 레이 트레이서 데이터 경로 파이프라인 모듈을 문서화합니다. 이 모듈은 레이-박스 및 레이-삼각형 교차 테스트를 위한 통합 고정 대기 시간 파이프라인을 구현하며, 추가로 유클리드 거리 및 각도 거리(코사인 유사성) 계산을 가속화할 수 있는 두 가지 추가 계산 모드를 제공합니다.
NVIDIA 옴니버스: 물리적 AI를 위한 궁극적인 시뮬레이션 세계
NVIDIA 옴니버스는 실시간 시뮬레이션과 3D 환경에서의 협업을 가능하게 하는 혁신적인 플랫폼으로, 다양한 산업에 걸쳐 새로운 가능성을 열고 있다.
약한 특징을 통합하는 고품질 메시 단순화
본 논문은 정확성, 삼각형 품질 및 특징 정렬을 동시에 고려하는 부드러운 기능을 제안합니다. 이 기능은 연속적인 설정에서 작동하는 법선 이방성 용어와 CVT 에너지 용어로 구성되며, 감쇠 가중치를 도입하여 두 용어 간의 균형을 자연스럽게 달성합니다.
초정밀 계산을 위한 쌍곡 기하학의 수치적 측면
쌍곡 기하학의 다양한 수치적 표현 방식을 비교하고, 각 방식의 장단점을 분석하여 최적의 표현 방식을 제시한다.
물리 기반 심층 학습 프레임워크를 활용한 옷감 시뮬레이션
물리 기반 특성을 직접 인코딩한 심층 학습 프레임워크를 통해 옷감 시뮬레이션의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
얼굴 이미지의 신경망 내재적 형태 변형
신경망을 활용한 얼굴 이미지의 형태 변형에 대한 혁신적인 방법 소개
