写実的な画像合成のための高速なレイトレーシング

用于逼真图像合成的快速光线追踪

• 批准号: 19F19759
• 负责人: 梅谷 信行
• 金额: $ 1.02万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-10-11 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19F19759/
• 关键词: モンテカルロ積分; 光輸送シミュレーション; Computer Graphics; Collision Detection; Ray Tracing; レイトレーシング

２０２１年度は，主に「Neural Sequence Transfer」という研究を行った．この研究はコンピュータグラフィックス分野で，レイトレーシングを用いた光輸送シミュレーションにより，写実的な画像を生成する際に重要となるモンテカルロ積分法を，深層学習によって高速化するというものである．モンテカルロ積分は被積分関数をいくつかの点でサンプリングしてその加重平均によって，積分値を近似的に求める．加重平均する際の重みは一般的には，シーンを構成する材質や光源によって定まる．本研究では加重平均の重みについて，重みが最適になるように，シーンごとに前もって学習をさせておくことで，モンテカルロ積分の収束を高速化するというものである．具体的には，Sequence Transferと呼ばれるある値に収束する数列に対して，数学的な変換を適応することでより早い収束が得られる既存の方法に着想を得て，これを深層学習によってさらに一般的な問題に適応できるようにした．モンテカルロ積分は乱数を使って関数の積分を近似するので，一般的に，収束が滑らかではなくゆらぎをもっていて，既存のSequence Transferのアプローチは適応できない．しかし，深層学習によって変換を学習させることで収束における乱数のゆらぎを吸収できることを期待したものである．本研究の実験では，深層学習を用いてモンテカルロ積分の収束がある程度向上することが分かった．本研究はコンピュータ・グラフィックス分野の代表的な国際学会の一つである「Pacific Graphics」に論文が採択された．

In 2021, the main topic was "Neural Sequence Transfer". This research focuses on the study of the importance of the integration method in the generation of images and deep learning, and on the application of light transmission in the field of separation. The integral value of the integral is the approximate value of the integral. The weight of the material and the composition of the light source In this study, we emphasize the importance of averaging, focusing on optimization, and accelerating the integration of learning. Specific, Sequence Transfer, and General. The integral of the relevant number is approximated by the integral of the random number. In general, the sequence of the existing Sequence Transfer is approximated by the integral of the relevant number. Now, deep learning is changing and learning is happening, and we are looking forward to seeing the chaos and chaos absorbed in the end. In this study, we use deep learning to improve the quality of integration. This study is a representative of the International Academy of Sciences,"Pacific Graphics," a paper collected from the International Academy of Sciences.

项目成果

Neural Sequence Transformation

• DOI: 10.1111/cgf.14407
• 发表时间: 2021-10
• 期刊: Computer Graphics Forum
• 影响因子: 2.5
• 作者: S. Mukherjee;S. Mukherjee;Binh-Son Hua;Nobuyuki Umetani;D. Meister

特別研究員の個人ページ

特约研究员个人页面

On Ray Reordering Techniques for Faster GPU Ray Tracing

加快 GPU 光线追踪速度的光线重新排序技术

• DOI: 10.1145/3384382.3384534
• 发表时间: 2020
• 期刊: Symposium on Interactive 3D Graphics and Games
• 作者: Daniel Meister;Jakub Boksansky;Michael Guthe;Jiri Bittner
• 通讯作者: Jiri Bittner

A Survey on Bounding Volume Hierarchies for Ray Tracing

• DOI: 10.1111/cgf.142662
• 发表时间: 2021-05
• 期刊: Computer Graphics Forum
• 影响因子: 2.5
• 作者: Daniel Meister;Shinji Ogaki;Carsten Benthin;Michael J. Doyle;M. Guthe;Jiří Bittner

Czech Technical University(チェコ)

捷克技术大学（捷克共和国）