: Deep Illumination-tekniken producerar global belysningsutgång genom att träna ett villkorligt generativt kontraarialt nätverk (en cGAN). När nätverket är utbildat kommer inmatning av G-buffer tillsammans med den direkta belysningsbufferten att ge högkvalitativ indirekt belysning i realtid, inklusive för nya konfigurationer av en scen, såsom nya positioner och orienteringar av ljus och kameror, och helt nya objekt. Vi presenterar Deep Illumination, en ny maskininlärningsteknik för approximering av global belysning (GI) i realtidsapplikationer med hjälp av ett villkorligt Generative Adversarial Network. Vårt primära fokus är att generera indirekt belysning och mjuka skuggor med offline rendering kvalitet till interaktiva priser. Inspirerad av de senaste framstegen inom bild-till-bild översättningsproblem med hjälp av djupa generativa konvolutionella nätverk, introducerar vi en variant av detta nätverk som lär sig en kartläggning från Gbuffers (djupkarta, normal karta och diffus karta) och direkt belysning till någon global belysning lösning. Vårt primära bidrag visar att en generativ modell kan användas för att lära sig en densitetsuppskattning från skärmrumsbuffertar till en avancerad belysningsmodell för en 3D-miljö. När vårt nätverk väl har utbildats kan det approximera global belysning för scenkonfigurationer som det aldrig tidigare har stött på i den miljö det utbildats på. Vi utvärderar Deep Illumination genom en jämförelse med både en toppmodern realtids GI-teknik (VXGI) och en offline rendering GI-teknik (path trading). Vi visar att vår metod producerar effektiva GI approximationer och är också beräkningsmässigt billigare än befintliga GI-tekniker. Vår teknik har potential att ersätta befintliga prekomputerade och skärm-rymd tekniker för att producera globala belysningseffekter i dynamiska scener med fysiskt baserad rendering kvalitet.
Även om detta tillvägagångssätt inte försöker uppnå fotorealistiska resultat, är en villkorlig Generative Adversarial Network (CGAN) i Deep Illumination REF utbildad på specifika scener, med diffusa ytor, för att generera realistiska och exakta GI-effekter.
Deep Illumination: Approximating Dynamic Global Illumination with Generative Adversarial Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}