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レイトレ合宿9セミナー資料 SVGFについて

Yoshi's Dream
September 06, 2023
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レイトレ合宿9セミナー資料 SVGFについて

レイトレ合宿9でのセミナーにて使用した発表スライドです.SVGFをザックリ解説しております.口頭での追加説明を前提としているところもありますが,他の資料と同じく参考にされるとイイ感じになると思います.誤り等ありましたらTwitter (@TTRS_Yoshi_CG)までお願いします.

Yoshi's Dream

September 06, 2023
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Transcript

  1. G-Buffer ・1次レイの交差面における情報を記録 >> Albedo >> Normal >> Depth >> ObjectID

    >> Motion Vector: 現在の情報と過去の情報をリンクする
  2. Variance estimation (ii) 過去の情報が利用不可能な場合 ・7x7のBilateral Filterを作用させて推定 ・Edge-stopping functionを使用してさらに重みづけ >> Normal,

    Depthに限る >> Bilateral Filterの重みにそれぞれの重みを乗算(hx * hy * wn * wz) No E[X], E[X^2]? E[X], E[X^2]? No. Too small SampleNum
  3. Edge-stopping function - Normal ・Normalに関するEdge-stopping function ・注目する2点における法線ベクトルの内積をσn乗する(論文値: σn = 128)

    ・すなわち,法線ベクトルのなす角が大きければ小さい重みを返す >> 法線ベクトルの「類似度」で重み付け
  4. Edge-stopping function - Depth ・Depth: カメラと交差点の距離 ・論文値: σz = 1

    ・「床と机」関係の区別? ピクセル座標 p p+1 depth 分母のabs部分 分子のabs q
  5. Edge-stopping function - Luminance ・分子: 輝度の差 ・分母: 分散マップを3x3 Gaussian Filter

    に通したものの平方根にσl (論文値4) ・注目点での輝度分散が大きい => 重み大 >> 分散の小さいところをキープ ・2点間の輝度の差が大きい => 重み小 >> 影などのシーン要因特徴を保持
  6. Edge-avoiding a-trous wavelet transform ・複数段のiterationがある(5段?) ・iterationが進むごとにカーネルサイズ (故にstride) を大きくする ・Variance estimationと同様にEdge-stopping

    functionを使用 ・iterationごとに画像の色,輝度の分散もフィルタリングする(次iterationで利用) ・iteration1の結果をColorHistoryに保存する >> 次のフレームでのTemporal Accumulation
  7. 参考文献 [1] Christoph. S. et.al. Spatiotemporal Variance-Guided Filtering: Real-Time Reconstruction

    for Path-Traced Global Illumination 2017. [2] shocker-0x15 SVGF (Spatiotemporal Variance-Guided Filtering) https://qiita.com/shocker-0x15/items/f928898730498c7a52c7 (Last Access 2023/09/01) [3] shikihuiku Spatiotemporal Variance-Guided Filtering: Real-Time Reconstruction for Path-Traced Global Illuminationを読んでみた https://shikihuiku.wordpress.com/2018/04/21/spatiotemporal-variance-guided-filtering-real-time-reco nstruction-for-path-traced-global-illumination%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%82%93%E3%81%A 7%E3%81%BF%E3%81%9F/ (Last Access 2023/09/01)