公开(公告)号：CN116109720A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202211635141.1

申请日：2022-12-19

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 孙践知 ,  胡海东 ,  刘瑞军

IPC: G06T11/00 ,  G06T15/50 ,  G06N3/048

Abstract: 随着虚拟现实技术的发展，近年来对于场景渲染技术的研究逐步深入，同时真实世界捕获的材料外观通常由密集采样和高维双向反射分布函数(BRDF)材质表示，这会造成大量的存储，降低渲染效率与效果，本申请为解决上述技术问题，提出了一种基于神经BRDF的场景渲染方法。所述方法使用神经网络对BRDF压缩为潜在向量神经网络表示的BRDF，之后通过潜在向量神经网络表示的BRDF进行插值生成系列神经BRDF，最后通过神经BRDF进行重要性采样，应用渲染方法实现场景渲染。

公开(公告)号：CN116206030A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211635182.0

申请日：2022-12-19

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 孙践知 ,  胡海东 ,  刘瑞军

IPC: G06T15/00 ,  G06T15/50 ,  G06T17/20 ,  G06F17/13

Abstract: 近些年随着图形硬件的发展，渲染技术正在飞速发展，其中可微渲染作为新的技术方法，也备受关注。另一方面，参与介质作为现实生活中常见的一种场景物质并由于其特殊的属性，在渲染领域一直在积极找寻更加完美的处理方法。本申请基于上述现实问题，提出了一种基于路径空间的参与介质可微渲染方法。所述方法通过对于传统路径空间积分公式进行重参数化处理，使得路径积分公式能够进行可导操作，并依据参与介质与入射光之间的特殊相互作用，将光照与参与介质的反应分为场景表面与场景体积两部分进行分别处理，形成一个广义差分路径积分公式，并在此基础上进行蒙特卡洛采样估计，从而实现对于参与介质的可微渲染。