面向实时渲染的低延迟时空超采样
计算机视觉与模式识别
2023-12-19 v1 图形学
摘要
随着实时渲染的兴起和显示设备的演进，对以高帧率提供高分辨率内容的后处理方法的需求日益增长。由于对帧超采样和外推的割裂处理，现有技术通常存在质量和延迟问题。在本文中，我们认识到帧超采样与外推之间的共享上下文和机制，并提出了一种新颖的框架：时空超采样（STSS）。通过将它们整合到一个统一的框架中，STSS 能够以更低的延迟提升整体质量。为了实现高效的架构，我们将混叠和变形空洞统一视为重着色区域，并提出了两个关键组件来补偿该区域，即随机重着色掩码（RRM）和高效重着色模块（ERM）。大量实验表明，与最先进（SOTA）方法相比，我们的方法实现了更优的视觉保真度。值得注意的是，该性能仅在 4ms 内即可实现，与需要 17ms 的传统两阶段流水线相比，节省了高达 75% 的时间。
引用
@article{arxiv.2312.10890,
title = {Low-latency Space-time Supersampling for Real-time Rendering},
author = {Ruian He and Shili Zhou and Yuqi Sun and Ri Cheng and Weimin Tan and Bo Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.10890},
year = {2023}
}
备注
Accepted to AAAI 2024