Vi introducerar en djupinlärningsstrategi för denoisering av Monte Carlo-renderade bilder som ger högkvalitativa resultat som lämpar sig för produktion. Vi tränar ett konvolutionellt neuralt nätverk för att lära sig det komplexa förhållandet mellan bullriga och referensdata över en stor uppsättning ramar med varierande distribuerade eekter från filmen Finding Dory (le ). Det utbildade nätverket kan sedan användas för att denoisera nya bilder från andra filmer med betydligt olika stil och innehåll, såsom Cars 3 (höger), med produktionskvalitetsresultat. Regressionsbaserade algoritmer har visat sig vara bra på att denoisera Monte Carlo (MC) renderingar genom att utnyttja sina billiga biprodukter (t.ex., funktioner bu ers). Men när man använder högre ordning modeller för att hantera komplexa fall, dessa tekniker ofta över t till buller i inmatningen. Av denna anledning har övervakade inlärningsmetoder föreslagits som tränar på en stor samling referensexempel, men de använder explicit letter som begränsar deras denoiserande förmåga. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny, övervakad inlärningsmetod som gör det möjligt för ltering kärnan att vara mer komplex och allmän genom att utnyttja en djup konvolutional neurala nätverk (CNN) arkitektur. I ett förkroppsligande av vårt ramverk förutsäger CNN direkt det nal denoiserade pixelvärdet som en mycket icke-linjär kombination av inmatningsfunktionerna. I ett andra tillvägagångssätt introducerar vi ett nytt, kärnprediction-nätverk som använder CNN för att uppskatta de lokala viktningskärnor som används för att beräkna varje denoiserade pixel från sina grannar. Vi utbildar och utvärderar våra * Joint rst författare Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av delar eller allt detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för pro t eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och den fullständiga citering på rst sidan. Upphovsrätt till tredje parts delar av detta arbete måste hedras. För all annan användning, kontakta ägaren/författarna. © 2017 Copyright som innehas av ägaren/författarna. 0730-0301/2017/7-ART97 $15.00 DOI: http://dx.doi.org/10.1145/3072959.3073708 nätverk om produktionsdata och observera förbättringar över state-of-theart MC denoisers, visar att våra metoder generaliserar väl till en mängd olika scener. Vi avslutar med att analysera olika komponenter i vår arkitektur och identifiera områden för ytterligare forskning inom djupinlärning för MC denoisering.
Nyligen, Bako et al. REF använde också ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att möjliggöra en mer komplex kärna.
Kernel-predicting convolutional networks for denoising Monte Carlo renderings
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}