Stochastic Texture Filtering

要約

タイトル: 確率的テクスチャフィルタリング

要約:

– 2Dのテクスチャマップや3Dのボクセル配列は、レンダリングされたシーンの表面や体積に豊かなディテールを追加するために広く使用されています。
– フィルタリングされたテクスチャのルックアップは、高品質のイメージを生成するために欠かせないものです。
– 現在の方法では、BSDFの評価の前にフィルタリングするために、ライティングの評価後にテクスチャをフィルタリングすることによって、レンダリング方程式のより正確な解を得ることができることを示します。
– これらの利点は、単なる理論ではなく、一般的な場合でも明らかになります。
– さらに、この方法を可能にするために、テクスチャフィルタを確率的にサンプリングすることが重要であり、これまでに限定されたケースを除いては実現していませんでした。
– 確率的テクスチャフィルタリングには、高品質のテクスチャフィルタの効率的な実装や、ニューラル表現を含む圧縮されたデータ構造に格納されたテクスチャの効率的なフィルタリングなどの追加の利点があります。
– リアルタイムとオフラインのレンダリングの両方でのアプリケーションを示し、追加の確率的エラーは最小限であることを示します。
– また、このエラーは、空間時間的ノイズ除去や適度なピクセルサンプリング率でうまく処理されます。

要約(オリジナル)

2D texture maps and 3D voxel arrays are widely used to add rich detail to the surfaces and volumes of rendered scenes, and filtered texture lookups are integral to producing high-quality imagery. We show that filtering textures after evaluating lighting, rather than before BSDF evaluation as is current practice, gives a more accurate solution to the rendering equation. These benefits are not merely theoretical, but are apparent in common cases. We further show that stochastically sampling texture filters is crucial for enabling this approach, which has not been possible previously except in limited cases. Stochastic texture filtering offers additional benefits, including efficient implementation of high-quality texture filters and efficient filtering of textures stored in compressed and sparse data structures, including neural representations. We demonstrate applications in both real-time and offline rendering and show that the additional stochastic error is minimal. Furthermore, this error is handled well by either spatiotemporal denoising or moderate pixel sampling rates.

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arxiv.jp, OpenAI