Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
SIGGRAPH 2021: Denoising and Guiding
Search
Tatsuya Yatagawa
September 12, 2021
Technology
0
93
SIGGRAPH 2021: Denoising and Guiding
SIGGRAPH 2021勉強会で使ったスライドです。
https://siggraph.xyz/s2021/
Tatsuya Yatagawa
September 12, 2021
Tweet
Share
More Decks by Tatsuya Yatagawa
See All by Tatsuya Yatagawa
Event-based Camera Simulation using Monte Carlo Path Tracing with Adaptive Denoising (ICIP 2023)
tatsy
0
530
VC'23 チュートリアル講演 『三次元メッシュと深層学習』
tatsy
0
210
SIGGRAPH 2022: Neural Geometry Processing
tatsy
0
230
Real-time Shading with Free-form Planar Area Lights using Linearly Transformed Cosines (JCGT & I3D 2022)
tatsy
0
980
SIGGRAPH Asia 2021: Real-Time Rendering
tatsy
0
110
SIGGRAPH 2021: Shape Generation
tatsy
0
170
SIGGRAPH 2021: Meshing
tatsy
0
110
12. Keyboard & Mouse
tatsy
0
210
13. Object selection
tatsy
0
130
Other Decks in Technology
See All in Technology
toCプロダクトにおけるAI機能開発のしくじりと学び / ai-product-failures-and-learnings
rince
6
5.5k
AI時代、1年目エンジニアの悩み
jin4
1
160
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
41k
10Xにおける品質保証活動の全体像と改善 #no_more_wait_for_test
nihonbuson
PRO
1
150
IaaS/SaaS管理における SREの実践 - SRE Kaigi 2026
bbqallstars
4
1.6k
生成AI時代にこそ求められるSRE / SRE for Gen AI era
ymotongpoo
5
2.5k
MCPでつなぐElasticsearchとLLM - 深夜の障害対応を楽にしたい / Bridging Elasticsearch and LLMs with MCP
sashimimochi
0
140
2026年はチャンキングを極める!
shibuiwilliam
9
1.9k
プロポーザルに込める段取り八分
shoheimitani
0
160
Bill One急成長の舞台裏 開発組織が直面した失敗と教訓
sansantech
PRO
1
200
CDK対応したAWS DevOps Agentを試そう_20260201
masakiokuda
1
180
AIと新時代を切り拓く。これからのSREとメルカリIBISの挑戦
0gm
0
680
Featured
See All Featured
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
89
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5.2k
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
240
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
From π to Pie charts
rasagy
0
120
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Deep Space Network (abreviated)
tonyrice
0
44
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.2k
Designing Experiences People Love
moore
144
24k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.2k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Transcript
None
⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 前半2つがNNによるレンダリング法の発展, 後半2つがデノイズに関する研究. 全ての研究がニューラルネットを利用している
None
None
None
None
⚫ ⚫
None
None
⚫ ⚫
None
⚫ ⚫
⚫ ⚫
⚫ ⚫
⚫ ⚫
⚫ ⚫
⚫ ⚫ ⚫ ⚫
⚫ 𝑦1 , 𝑦2 ⚫ 𝑦3 , 𝑦4
重みパラメータ ഥ 𝐖𝐭 を慣性𝛈𝐭 を使って徐々に更新 𝛼 = 0 𝛼 =
0.9 𝛼 = 0.99
None
None
None
None
⚫ ⚫
⚫ ⚫
None
None
None
⚫ ⚫ ⚫
None
𝑘
None
⚫ ⚫
⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 2番目のNCV以外は比較的素直な従来法の発展といった印象. NRC (+ReSTIR)はNVIDIAらしく実用よりの研究に仕上がっている.