Neural probabilistic path prediction : skipping paths for acceleration

La technique de tracé de chemins est la méthode Monte Carlo la plus populaire en infographie pour résoudre le problème de l'illumination globale. Une image produite par tracé de chemins est beaucoup plus photoréaliste que les méthodes standard tel que le rendu par rasterisation et même le lancer de rayons. Mais le tracé de chemins est coûteux et converge lentement, produisant une image bruitée lorsqu'elle n'est pas convergée. De nombreuses méthodes visant à accélérer le tracé de chemins ont été développées, mais chacune présente ses propres défauts et contraintes. Dans les dernières avancées en apprentissage profond, en particulier dans le domaine des modèles génératifs conditionnels, il a été démontré que ces modèles sont capables de bien apprendre, modéliser et tirer des échantillons à partir de distributions complexes. Comme le tracé de chemins dépend également d'un tel processus sur une distribution complexe, nous examinons les similarités entre ces deux problèmes et modélisons le processus de tracé de chemins comme un processus génératif. Ce processus peut ensuite être utilisé pour construire un estimateur efficace avec un réseau neuronal afin d'accélérer le temps de rendu sans trop d'hypothèses sur la scène. Nous montrons que notre estimateur neuronal (NPPP), utilisé avec le tracé de chemins, peut améliorer les temps de rendu d'une manière considérable sans beaucoup compromettre sur la qualité du rendu. Nous montrons également que l'estimateur est très flexible et permet à un utilisateur de contrôler et de prioriser la qualité ou le temps de rendu, sans autre modification ou entraînement du réseau neuronal.Path tracing is one of the most popular Monte Carlo methods used in computer graphics to solve the problem of global illumination. A path traced image is much more photorealistic compared to standard rendering methods such as rasterization and even ray tracing. Unfortunately, path tracing is expensive to compute and slow to converge, resulting in noisy images when unconverged. Many methods aimed to accelerate path tracing have been developed, but each has its own downsides and limitiations. Recent advances in deep learning, especially with conditional generative models, have shown to be very capable at learning, modeling, and sampling from complex distributions. As path tracing is also dependent on sampling from complex distributions, we investigate the similarities between the two problems and model the path tracing process itself as a conditional generative process. It can then be used to build an efficient neural estimator that allows us to accelerate rendering time with as few assumptions as possible. We show that our neural estimator (NPPP) used along with path tracing can improve rendering time by a considerable amount without compromising much in rendering quality. The estimator is also shown to be very flexible and allows a user to control and prioritize quality or rendering time, without any further training or modifications to the neural network

Physically-based Cloud Rendering on GPU

Optická simulace participujících medií je zajímavý a taky důležitý problém, který ale nemá žádné jednoduché řešení. Mezi participujícími médii lze navíc oblaky, díky jejich pro simulaci složitým vlastnostem, chápat jako obzvláště náročný případ. Cílem této práce je navrhnout řešení tohoto problému a to navíc takové, které by tuto simulaci provádělo interaktivně. Hlavními kritérii při navrhnování teto metody byly její fyzikální věrnost a maximální využití některých výhodných vlastností oblaků, které by nám pomohly vyvážit jejich složitou podstatu. Ve výsledku je námi navrhovaná metoda postavená na algoritmu fotonových map, kterou ale zásadním způsobem modifikujeme tak, aby bylo dosáhnuto její interaktivity a časové koherence. Tomuto napomáhá i fakt, že jsme se při návrhu snažili, aby naši techniku bylo možné implementovat na součastných GPU, jejichž masivně paralelní výpočetní výkon jsme chtěli využít. Prototyp naší metody jsme implementovali v aplikaci, která je schopná interaktivně vykreslovat (zatím pouze) jeden oblak. Naše diskuze se tedy především zabývá tím, jak tento prototyp naší metody zlepšit natolik, aby jej bylo možné použít v různých praktických aplikacích v průmyslu.The rendering of participating media is an interesting and important problem without a simple solution. Yet even among the wide variety of participating media the clouds stand out as an especially difficult case, because of their properties that make their simulation even harder. The work presented in this thesis attempts to provide a solution to this problem, and moreover, to make the proposed method to work in interactive rendering speeds. The main design criteria in designing this method were its physical plausibility and maximal utilization of specific cloud properties which would help to balance the complex nature of clouds. As a result the proposed method builds on the well known photon mapping algorithm, but modifies it in several ways to obtain interactive and temporarily coherent results. This is further helped by designing the method in such a way which allows its implementation on contemporary GPUs, taking advantage of their massively parallel sheer computational power. We implement a prototype of the method in an application that renders a single realistic cloud in interactive framerates, and discuss possible extensions of the proposed technique that would allow its use in various practical industrial applications.Department of Software and Computer Science EducationKatedra softwaru a výuky informatikyFaculty of Mathematics and PhysicsMatematicko-fyzikální fakult