Нейросеть переносит свойства материала и освещения в реальном времени

Исследователи научили нейросеть генерировать металлические, стекляные, полупрозрачные и другие материалы. Модель синтезирует их в реальном времени, точнее, за 3 миллисекунды, с помощью нейронного рендеринга, основанном на небольшой обучающей выборке. Свойства освещения сохраняются. Алгоритм использует гауссовское распределение, вариант свёрточной нейронной сети и Gaussian Process Latent Variable Model для обучения, синтеза и точной настройки рекомендованных материалов для определённого пользователя.

Разработка позволит быстро создавать сотни высококачественных моделей даже начинающим пользователям без каких-либо знаний в области моделирования материалов.

Работа будет представлена на конференции Siggraph 2018 в Ванкувере.

Комментарии: