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カリフォルニア大学、動物の毛皮を現実的に再現するニューラルネットワークを用いた新手法を発表。毛内部に浸透する光の乱反射も考慮。10倍高速に

UCサンディエゴとUCバークレーの研究者らは、動物の毛を現実的にかつ高速にシミュレーションするニューラルネットワークを用いた生成手法を発表しました。

論文:A BSSRDF Model for Efficient Rendering of Fur with Global Illumination
著者:LING-QI YAN, WEILUN SUN,HENRIK WANN JENSEN, RAVI RAMAMOORTHI

光が毛皮に反射する方法を改良することで、より正確なレンダリングを実現しました。具体的には、「表面下散乱(Subsurface Scattering)」を取り入れたことです。

表面下散乱とは、半透明な物体の内部で光が乱反射する様子を再現するというもので、ここでは毛皮という半透明な物体に光が浸透し内部で散乱してから外に出てくる様子を再現します。毛皮の繊維内での散乱も考慮した反射をシミュレートすると。

この計算をするためにニューラルネットワークを使用します。このことで、従来の最先端手法よりも正確かつ現実的に、そして10倍高速にシミュレートすることができたとしています。

また、本手法は髪の毛でも応用ができ、そして、次のステップでは本手法を毛皮および髪の毛のリアルタイムレンダリングに適応するとしています。

 

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