SIGGRAPH ASIA 2020の登録開始

オンラインイベントのSIGGRAPH ASIA 2020の登録が開始になったみたいですね

https://siggraphasia.delegateconnect.co/registrations/page/intro

Papersの情報も結構出そろってきたようですし、ちょっとチェックですね。

https://kesen.realtimerendering.com/siga2020Papers.htm

Shader.jpの更新2020/10/20

2記事ほど更新しています。

ActivisionがRaytraced Shadows in Call of Duty: Modern Warfareの資料を公開 – https://t.co/P6wb4SCgFW https://t.co/ZVbnteqbVF

— shaderjp (@shaderjp) October 20, 2020

SIGGRAPH 2020のCyberpunk 2077のフェイシャルアニメーションと多言語リップシンクセッション動画公開 – https://t.co/P6wb4STS4w https://t.co/nmcrfHrIbf

— shaderjp (@shaderjp) October 20, 2020

Two Minute PapersのFacebook Researchの“Neural Supersampling for Real-time Rendering"解説動画

Enhance! Neural Supersampling is Here! 🔎

▶️Full video (ours): https://t.co/BbZXZpUz5m
📜Source paper: https://t.co/hiJcpEXRbo#ai #deeplearning #science #twominutepapers #neuralnetworks #machinelearning #rtx3090 #nvidia #dlss #gamedev #games pic.twitter.com/3a332rP8x8

— Two Minute Papers 📜 (@twominutepapers) October 11, 2020

Two Minute PapersでSIGGRAPH 2020でFacebook Researchが発表した“Neural Supersampling for Real-time Rendering"解説動画が公開になっていますね。NVIDIAのDLSSなんかと目指すところは近いのかもしれないですね。

Introducing neural supersampling for real-time rendering
https://research.fb.com/blog/2020/07/introducing-neural-supersampling-for-real-time-rendering/

この手法は高品質のレンダリングを軽量に行うために、960×540でレンダリングしたゲーム画像をリアルタイムにニューラルネットワークを使ってアップサンプリングするというもののようですね。この手法では数フレーム分の低解像度でレンダリングしたカラー、深度、モーションベクターを入力に高解像度のカラーを出力するというもののようですね。16倍のスーパーサンプリングしたものが記事で公開されています。

教師ありということで、アンチエイリアスをかけた高解像度画像と低解像度画像をペアで学習しているようですね。

ゲームに応用できる手法ではありますが、Facebook ResearchということでAR/VRについて軽量に高品質なレンダリングをしたいということで

GTC 2020で発表されたグラフィックス関連の話題まとめ

GTC 2020のグラフィックスやゲームグラフィックス関連のまとめ記事がでてますね.

GTC Brings A New World of Ray-Traced Possibilities
https://news.developer.nvidia.com/gtc-brings-a-new-world-of-ray-traced-possibilities/

やっぱりRTXDIはどうなんでしょうねぇ。

RTXの直接光ソリューションRTXDIの記事

NVIDIA RTX Direct Illumination (RTXDI)の記事 – https://t.co/P6wb4SCgFW https://t.co/VXzYjDGad6

— shaderjp (@shaderjp) October 5, 2020

ああ、これどんな絵作りに使えるだろうなぁ。

ほんとに動くんかなぁ、ということで楽しみですなぁ。

生成 Deep Learningが届いた

来たばかりで、ざっと流し読みですが最初の1冊として手に取る本ではないですが基本的な用語押させてる人が広く知るにはいいかなと思います。

オートエンコーダ、GAN、VAE、LSTM、OpenAI Gymといった話題がありますね。画像、音声、文章が扱う対象ですね。数学の知識はいりますね。

日本語版では付録にGPT-3の解説がありますね。ゲーム会社の人がこの分野の知識入れる本としてはよいかもしれないですね。

サンプルコードはGitHubにありますが、本では解説は一部なのでソースを直接理解するためにPythonの知識はほかで身に着ける感じですね。