신경 텍스처 압축을 위한 명시적 LOD 조건부 이방성 필터링

요약

기존 신경 텍스처 압축(NTC)은 명시적인 이방성 필터링 메커니즘이 부족하여 품질 저하가 발생합니다. 본 논문에서 제안하는 AF-NTC는 디코더를 세 가지 하드웨어 샘플러 경계값에 조건화하여 이를 해결했습니다. 실험 결과, AF-NTC는 기존 BC7 기준선 대비 우수한 성능을 보였으며, 대형 이방성 BC7과도 경쟁할 만한 수준임을 입증했습니다.

핵심 포인트

• 기존 NTC는 명시적 이방성 필터링(AF) 메커니즘이 부족하여 품질 문제가 발생함.
• 제안된 AF-NTC는 디코더를 세 가지 하드웨어 샘플러 경계값에 조건화하여 학습됨.
• AF-NTC는 비교 대상 대비 평균 +1.3~+7.6 dB의 성능 향상을 보임.
• 대형 이방성 BC7과 비교해도 0.0~3.4 dB로 높은 경쟁력을 유지함.