深度学习降噪专题课:实现WSPK实时蒙特卡洛降噪算法
大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络,学习LBF等深度学习降噪算法,实现实时路径追踪渲染的降噪
本课程偏向于应用实现,主要介绍深度学习降噪算法的实现思路,演示实现的效果,给出实现的相关代码
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回顾“深度学习蒙特卡洛降噪的基本思想”
介绍WSPK算法整体思想
WSPK针对KPCN,做了下面的优化:
- network使用了RepVGG块,可以通过结构重参数化来使得训练和推理的network的结构不一样(训练的network是多路架构,推理的network是单路架构),从而提高network的收敛速度
- network的最后一个RepVGG输出important map+alpha map,然后通过类似于softmax的机制,实现kernel fusion,在输出层输出包含场景像素数据(辐射亮度:r、g、b)
这样做的好处是减少了最后一个RepVGG输出的范围,加快了训练输出
网络结构如下图所示(只显示了最后两层):
介绍整体实现思路
1.使用pytorch实现训练,保存weight
2.使用WebNN实现推理,读取weight
演示训练、推理
使用webgl后端,场景大小为256*256
耗时为:
2015年的macbook pro:600ms
RTX2060s:60ms
补充:
使用webgl后端,场景大小为1280*720
耗时为:
2015年的macbook pro:2000ms
目前遇到的问题
input with big image error for webgl backend: context lost
WebGPU backend error: Binding size is smaller than the minimum binding size
已得到答复:目前不支持WebGPU backend
参考资料
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