정반사광(Specular Lighting)을 위한 전처리된 복사 에너지 캐싱 신경망

Neural Radiance Caching (NRC)은 실시간 경로 추적(path tracing)을 위해 장면 조명에 대한 온라인 신경 표현(neural representation)을 제공합니다. 본 논문에서는 반사 방향 매개변수화와 거칠기 의존적 복사 에너지 목표를 통해 정반사광에 맞춰진 NRC 변형을 제시합니다. 저희 네트워크는 개별 표면 지점에서 전처리된 입사 복사 에너지를 예측하며, 이는 분할 합 근사(split-sum approximation)를 사용하여 미리 계산된 BRDF 적분 맵과 결합되어 출사 복사 에너지(outgoing radiance)를 추정합니다. Bunny와 Specular Sponza 데이터셋에서 보고된 비교 결과는 평가된 NRC 기준선 대비 누적 경로 추적 참조값에 더 빠르게 수렴하고 정반사광 품질이 개선되었음을 나타냅니다. 저희의 온라인 학습 방식은 렌더링 중 캐시를 적응시키면서도 실시간 성능을 유지합니다.