基于球面分布基元的实时神经 BRDF
计算机视觉与模式识别
2023-10-13 v1
摘要
我们提出了一种新颖紧凑且高效的神经 BRDF，提供高度通用的材质表示，同时具有极低的内存与神经计算消耗，以实现实时渲染。图 1 中在当前台式机上以全高清分辨率渲染的结果表明，我们的系统实现了具有丰富外观多样性的实时渲染，这得益于以下两项设计。一方面，注意到双向反射分布在高维子空间中极为稀疏，我们提出将 BRDF 投影为两个低维分量，即分别针对入射与出射方向的两个半球特征网格。另一方面，可学习的神经反射基元分布在我们高度定制的球面表面网格上，为每个分量提供信息丰富的特征，并将传统的重型特征学习网络缩减为小得多的网络，从而实现极快的求值。这些基元集中存储于码本中，并可基于存储在材质特定球面表面网格中的低成本索引在多个网格乃至多种材质间共享。我们的神经 BRDF 与材质无关，提供了一个统一框架，能以一致方式表示多种材质。在实测 BRDF 压缩、蒙特卡洛模拟 BRDF 加速以及向空间变化效果的扩展上的综合实验结果，展示了所提方案实现的优越质量与泛化能力。
引用
@article{arxiv.2310.08332,
title = {Real-Time Neural BRDF with Spherically Distributed Primitives},
author = {Yishun Dou and Zhong Zheng and Qiaoqiao Jin and Bingbing Ni and Yugang Chen and Junxiang Ke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08332},
year = {2023}
}