Статьи: Эксклюзив

Искусственный интеллект научили убирать шум при рендере

Просчитывание тысяч лучей света для каждого кадра при переводе трехмерной сцены в двухмерную картинку, чтобы получить точный цвет, тени, отражения и другие характеристики, основанные на свете - дело трудоемкое,  долгое и дорогое. В качестве альтернативы можно рендерить изображения, используя лишь небольшое число лучей. Это экономит время и силы, но в результате появляются неточности, которые на финальном изображении выглядят как неприятный “шум”.

Аспирант Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Стив Бако и его научный руководитель Прадиип Сен, сделали шаг вперед на пути решения этой проблемы. В последние два года они работали вместе с исследователями в Disney Research и Pixar Animation Studios, и разработали новую технологию, основанную на искусственном интеллекте и глубинном обучении. Она убирает шум и позволяет делать качественный рендеринг гораздо быстрее. Ученые представил разработку на конференции SIGGRAPH, которая проходила с 31 июля по 3 августа в Лос-Анджелесе. Об этом пишет Sciencedaily. 

Бако год проработал в Pixar. Команда протестировала софт с помощью миллионов образцов из мультфильма “В поисках Дори”, чтобы натренировать модель глубинного обучения, или сверточную нейронную сеть. Система научилась трансформировать шумные изображения в их аналоги без шума, которые соответствовали картинкам, просчитанным с гораздо большим количеством световых лучей. После “тренировки” система успешно удаляла шумы  с тестовых изображений из совершенно разных фильмов. Например, из “Тачек 3” или “Тайны Коко” от Pixar, несмотря на то, что у них совершенно разные стили и цветовые палитры.

“Шум - это действительно большая проблема в рендеринге”, - говорит Тони ДеРоуз, руководитель исследованиями в Pixar. “Новая технология позволяет нам автоматически убирать шум, сохраняя детали сцены”.

Эта работа - важный шаг вперед по сравнению со старыми методами удаления шума, которые часто оставляли артефакты или остаточный шум, из-за чего художникам приходилось или делать рендеринг с большим количеством лучей, или же настраивать denoising фильтр для улучшения качества определенного изображения. Disney и Pixar планируют внедрить новую технологию в свои пайплайны, чтобы ускорить производство фильмов.

“Другие подходы к удалению шума становятся все сложнее, а отдачи от них все меньше”, - говорит Маркус Гросс, вице-президент исследований в Disney Research. - “Благодаря использованию глубинного обучения, эта система стала важным шагом на пути устранения нежелательных артефактов из анимационных фильмов”.

Авторы исследования пишут,  что для измерения эффективность метода, они сравнили его результаты с другими способами удаления шума, включая RenderMan denoiser. В целом, система работала так же или лучше - и с точки зрения восприятия и количественно.

Они отмечают, что сейчас результаты представлены только для удаления шума с одного изображения за один раз, но было бы полезно обрабатывать сразу целые сцены. Для этого необходимы новые исследования, которые позволили бы сохранять временную связанность соседних кадров.

Для дальнейшего изучения этой удивительной области, команда сделает свои коды и модели глубинного обучения доступными для научного сообщества. 

1880 Автор:
Актуальность: 249
Качество: 249
Суммарный балл: 498
Голосов: 4 оценки

Отзывы посетителей:

аватар
  Онлайн
5ergunka 12 0

ну, например, выпустить фильм 1920-х годов в 8K - переснять его невозможно, "перерендерить" - тоже.

Цитирую Белый ворон:

Хотелось бы увидить это чудо, но ведь в pixar вроде и так с шумом все впорядке, мультфильмы без шума, так почему заинтересованы именно они?


аватар
 
Cherednick 186 1

Лучше рендерить быстрее, чем медленнее .)

Цитирую Белый ворон:
так почему заинтересованы именно они?
аватар
 
Белый ворон 1 0

Хотелось бы увидить это чудо, но ведь в pixar вроде и так с шумом все впорядке, мультфильмы без шума, так почему заинтересованы именно они?

аватар
 
Андрей Пилипченко 10 1

Интересно.

Зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий.
Эту страницу просмотрели: 1880 уникальных посетителей