Presentamos un nuevo algoritmo de muestreo de importancia para el BSDF de microaspectos GGX. Nuestro algoritmo ofrece la misma reducción de varianza que el método de última generación [Hei18] pero con menos sobrecarga computacional. Esto se traduce en un aumento pequeño pero constante en el rendimiento de renderizado para, por ejemplo, conductores rugosos (izquierda) y dieléctricos rugosos (derecha). Crédito de la escena: Yasutoshi Mori por el renderizador PBRT-v4. Préstamo: arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2306.05044
Centrándose en la evolución de las GPU en el floreciente universo de la IA generativa, Intel ha anunciado la publicación de varios documentos que detallan los esfuerzos que está realizando en lo que, según los observadores, es una oportunidad multimillonaria para el gigante de los chips semiconductores en los próximos años.
Intel presentará siete trabajos en tres conferencias dedicadas a los avances en gráficos por computadora.
Los primeros trabajos se presentaron oficialmente en la conferencia del año pasado. conferencia conjunta realizado por el foro High Performance Graphics (HPG) y el Eurographics Symposium on Rendering en la Universidad Tecnológica de Delft en los Países Bajos. Otros artículos serán discutidos en Conferencia se llevará a cabo en agosto por SIGGRAPH (Grupo de Interés Especial en Gráficos por Computadora y Técnicas Interactivas).
El enfoque principal está en mejorar los procesos de representación de gráficos históricamente pesados.
Los artículos analizan dos procesos en particular, el trazado de rayos y el trazado de rutas. Ambos se utilizan para recrear imágenes realistas, especialmente en juegos donde la representación precisa de la física de la luz es crucial para obtener imágenes de apariencia natural.
El trazado de rayos utiliza algoritmos para rastrear las trayectorias de las ondas de luz y calcular valores de color, reflejos y sombras. La enorme potencia de procesamiento requerida para la renderización en tiempo real es tan grande que las tasas de cuadros a menudo caen.
El rastreo de ruta puede requerir un procesamiento aún más pesado. Sigue múltiples rayos de luz, trazando caminos a medida que se reflejan en las superficies e interactúan con la iluminación, entre otros elementos. Un proceso conocido como integración de Monte Carlo ayuda a determinar los valores exactos de color y sombreado.
Intel dice que estos métodos de seguimiento se pueden implementar de manera más eficiente. Uno de los artículos, “Sampling Visible GGX Normals with Spherical Caps”, describe un enfoque innovador para calcular elementos hemisféricos que lograron una “aceleración sistemática en nuestras pruebas de referencia”.
Otro artículo reveló una mejora del 500% en la velocidad de renderizado de objetos “brillantes” como pintura de automóviles moteada, nieve, plásticos moldeados y agua corriente. “Representación de apariencias brillantes en tiempo real usando leyes binomiales distribuidas en mallas anisotrópicas” explica que los enfoques actuales brindan un realismo sorprendente, pero “a un costo muy alto” en términos de potencia y velocidad informática.
En un documento que se discutirá en la conferencia SIGGRAPH en agosto, Intel revisará los avances en gráficos neuronales, un enfoque que, según la compañía, está “revolucionando el campo de los gráficos”. Se utiliza para escalar rápidamente gráficos de alta calidad en juegos y películas.
“El nuevo nivel neuronal de detalle proporciona una compresión del 70-95 % en comparación con el seguimiento de rutas “vainilla”, dijo Intel.
Otros artículos exploran las mejoras en la representación de materiales translúcidos y el “muestreo de trayectorias de fotones en escenarios de iluminación desafiantes”.
En última instancia, Intel espera que los avances significativos en su enfoque de procesamiento permitan a los usuarios disfrutar de imágenes realistas en tiempo real sin necesidad de GPU de alta potencia.
“Los nuevos bloques de construcción presentados en las conferencias de este año, junto con nuestra amplia cartera de productos de GPU y una pila de renderizado escalable en todas las arquitecturas, ayudarán a los desarrolladores y las empresas a renderizar de manera más eficiente gemelos digitales, futuras experiencias inmersivas de AR y VR, y como datos sintéticos para sim2real entrenando IA”, declaró Intel en su blog.
Intel planea hacer su trabajo de código abierto.
Los artículos de Intel aparecieron a lo largo de junio en el servidor de preimpresión arXiv.
Más información:
Jonathan Dupuy et al., Muestreo de GGX normales visibles con casquetes esféricos, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2306.05044
Representación en tiempo real de apariencias brillantes utilizando leyes binomiales desplegadas en mallas anisotrópicas, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2306.05051
Laurent Belcour et al., Muestreo superior espectral de uno a muchos de reflectancia y transmitancia, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2306.11464
Blog de Intel: www.intel.com/content/www/us/e … ative-ai-update.html
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