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公开(公告)号：CN117292044A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311186666.6
申请日：2023-09-14
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种加速辐射场训练的主动光线采样方法与系统。该方法包括：建立基于渲染梯度的光线损失扩散模型，将本轮采样的光线的新损失值扩散到其余光线，并按照光线色彩的差异性计算扩散的置信度；建立光线状态的更新模型，用扩散得到的损失值与置信度更新光线当前的状态；建立基于UCB的在线强化学习光线采样策略，解决了均匀光线采样下训练效率低下的问题；此外，将光线状态的估计偏差纳入置信区间内，解决了光线状态总是过时的问题；无需预训练，避免了过拟合到具体场景的问题。因此，本发明提供的加速辐射场训练的主动光线采样方法与系统能够自适应地选择最有价值的光线样本进行训练，从而大幅加速辐射场的重建过程。
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