RenderKit/oidn

해결하는 문제

Intel Open Image Denoise (OIDN)는 경로 추적과 같은 확률적 레이 트레이싱 기법으로 생성된 이미지에서 발생하는 몬테카를로 노이즈 문제를 해결합니다. 이 노이즈를 필터링함으로써 개발자는 고품질 이미지를 얻기 위해 필요한 픽셀당 샘플 수(spp)를 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 렌더링 시간을 극적으로 단축할 수 있습니다.

작동 방식

OIDN은 효율적인 딥러닝 기반 노이즈 제거 필터의 집합을 사용합니다. 이러한 필터는 1 spp(미리보기)에서 거의 완전히 수렴된 이미지(최종 프레임)에 이르기까지 다양한 샘플 수를 처리할 수 있도록 훈련되었습니다.

세부 정보를 유지하기 위해 필터는 노이즈가 있는 색상(뷰티) 버퍼만 사용하거나, 알베도 및 노멀 맵과 같은 보조 특징 버퍼를 활용할 수도 있습니다. 라이브러리는 기존 렌더링 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있는 C/C++ API를 제공하며, 특정 렌더러, 장면 또는 콘텐츠 유형에 최적화된 사용자 정의 모델을 훈련할 수 있는 훈련 툴킷도 포함하고 있습니다.

대상 사용자

레이 트레이싱 기반 렌더링 솔루션을 사용하고, 더 빠르게 고품질의 노이즈 없는 이미지를 얻고자 하는 렌더링 애플리케이션 개발자 및 아티스트.

주요 특징

• 광범위한 하드웨어 지원: Intel 64, ARM64 등 다양한 CPU 및 Intel Xe, NVIDIA Turing/Ampere/Ada/Hopper/Blackwell, AMD RDNA 2/3/3.5/4, Apple Silicon 등 다양한 벤더의 GPU를 지원합니다.
• 딥러닝 기반: 사전 훈련된 AI 모델을 사용하여 레이 트레이싱 이미지의 노이즈를 제거합니다.
• 유연한 API: 기존 렌더링 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있는 간단한 C/C++ API 제공.
• 사용자 정의 가능: 특정 렌더러, 장면, 콘텐츠 유형에 최적화된 사용자 정의 노이즈 제거 모델을 생성할 수 있는 훈련 툴킷 포함.
• 고성능: SSE4, AVX, AMX, NEON, XMX 등의 최신 명령 세트를 활용하여 효율적인 실행을 구현합니다.