사전 통합된 신경 방출체(Neural Emitters)의 실시간 렌더링

가려진 하우징을 가진 복잡한 방출체, 고폴리곤 방출 메시, 공간적으로 변화하는 방출, 또는 변형 가능한 어셈블리로부터의 직접 조명은 실시간 렌더링에서 지속적인 병목 현상입니다. 현재의 실시간 솔루션은 단순화된 해석적 표현에 의존하거나 런타임 샘플링으로 되돌아갑니다. 해석적 방법은 단순한 방출체 기하학에 제한되며, 순수 샘플링 기반 추정기는 노이즈가 없으려면 높은 샘플링 예산이 필요하고, 프록시 표현도 여전히 방출체 주변의 나가는 복사(outgoing radiance)에 대한 런타임 적분을 요구합니다. 우리는 신경 방출 필드(Neural Emission Fields, NEF)를 제시합니다. 이는 방출체 주변 볼륨 내의 조명을 사전 계산하여 런타임 적분을 제거하는 표현 방식입니다. 이 신경 필드는 위치, 법선(normal), 시야 방향(view direction), 그리고 재질 매개변수에 의해 매개변수화됩니다. 두 개의 헤드를 가진 확산/광택(diffuse/glossy) 아키텍처를 사용하여, 셰이딩 포인트당 단일 네트워크 평가만으로 노이즈가 없는 가려지지 않은 직접 조명을 얻을 수 있습니다. 학습이 방출체의 로컬 프레임에서 수행되므로, 학습된 NEF는 강체 변환(rigid transforms) 하에서 여러 장면에 걸쳐 재사용 가능한 휴대용 조명 에셋 역할을 합니다. 내부 간섭 반사(Internal interreflections), 자가 가림(self-occlusion), 공간적으로 변화하는 방출, 그리고 변형은 추가적인 런타임 비용 없이 학습된 표현에 흡수됩니다.