基于神经网络的动态全局计算方法研究

文化娱乐 游戏 案例ID：229178
μBMSc
1 年经验· 无
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案例介绍

结合Mitsuba物理渲染器与PyTorch深度学习框架，创建了一种混合渲染系统。通过U-Net神经网络模型实现了高效准确的间接光照渲染。通过分析场景几何信息和材质属性，能够快速预测复杂场景中的全局光照效果，有效减少了传统路径追踪渲染所需的计算资源和时间。

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文化娱乐 · 游戏 案例ID：229178
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作者： μBMSc - 1年经验- 无

案例介绍

结合Mitsuba物理渲染器与PyTorch深度学习框架，创建了一种混合渲染系统。通过U-Net神经网络模型实现了高效准确的间接光照渲染。通过分析场景几何信息和材质属性，能够快速预测复杂场景中的全局光照效果，有效减少了传统路径追踪渲染所需的计算资源和时间。

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