A Quantum-Powered Photorealistic Rendering

要約

現実世界のシーンのフォトリアリスティックなレンダリングを実現することは、複合現実や仮想現実を含む多様なアプリケーションにとって大きな課題となります。
ニューラル ネットワークは、微分方程式を解く際に広く研究されており、フォトリアリスティックなレンダリングのための暗黙的表現として以前に導入されました。
ただし、従来のコンピューティング手法でリアリズムを実現することは、レンダリング プロセス中に各サンプリング ポイントの色、透明度、不透明度の値を広範に数値統合する必要があるため、時間のかかる光学レイ トレーシングにより困難です。
この論文では、量子回路、量子活性化関数、量子ボリューム レンダリングを組み込んでシーンを暗黙的に表現する量子放射フィールド (QRF) を紹介します。
私たちの結果は、QRF が量子コンピューティングの並列処理機能を利用することで、広範な数値積分に伴う計算上の課題に効果的に対処できることを示しています。
さらに、現在のニューラル ネットワークは、信号の詳細を捕捉し、高周波情報と高次導関数を正確にモデル化することに苦労しています。
量子コンピューティングの高次の非線形性は、この状況において明確な利点をもたらします。
その結果、QRF は量子コンピューティングの 2 つの重要な強み、つまり高度な非線形処理と広範な並列処理を活用し、現実世界のシーンのフォトリアリスティックなレンダリングを実現する強力なツールとなっています。

要約(オリジナル)

Achieving photorealistic rendering of real-world scenes poses a significant challenge with diverse applications, including mixed reality and virtual reality. Neural networks, extensively explored in solving differential equations, have previously been introduced as implicit representations for photorealistic rendering. However, achieving realism through traditional computing methods is arduous due to the time-consuming optical ray tracing, as it necessitates extensive numerical integration of color, transparency, and opacity values for each sampling point during the rendering process. In this paper, we introduce Quantum Radiance Fields (QRF), which incorporate quantum circuits, quantum activation functions, and quantum volume rendering to represent scenes implicitly. Our results demonstrate that QRF effectively confronts the computational challenges associated with extensive numerical integration by harnessing the parallelism capabilities of quantum computing. Furthermore, current neural networks struggle with capturing fine signal details and accurately modeling high-frequency information and higher-order derivatives. Quantum computing’s higher order of nonlinearity provides a distinct advantage in this context. Consequently, QRF leverages two key strengths of quantum computing: highly non-linear processing and extensive parallelism, making it a potent tool for achieving photorealistic rendering of real-world scenes.

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