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RenderFormer-V2
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RADIANT架构推进面向对象的全局光照渲染
研究人员开发了RADIANT，一种新颖的面向对象的神经Transformer架构，用于3D场景中的前馈全局光照。与之前将单个三角形进行分块的Transformer渲染器不同，RADIANT使用有限数量的表面块标记来表示每个对象，将注意力序列长度与网格分辨率解耦。这种方法显著降低了计算成本和训练时间，在一个大型基准数据集上取得了最先进的结果，并且训练步数远少于现有方法。
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RenderFormer-V2 利用异构场景原语推进神经渲染
研究人员推出了 RenderFormer-V2，这是一种先进的神经渲染模型，可与现有的基于物理的渲染系统集成。该模型能够模拟复杂的光传输效果，包括焦散、体积散射和纹理表面，而无需进行每场景训练。RenderFormer-V2 采用新颖的两阶段 Transformer 架构，并增强了注意力机制，以提高可扩展性和准确性，并且它支持异构场景原语，如环境贴图和参与介质。