(PaperReview) Reconstruction of Monte Carlo Image Sequences using a Recurrent Denoising Autoencoder
MC Rendering에 필연적으로 존재하는 noise를 denoising하기 위한 연구가 지금까지 계속되어 왔지만, Temporal artifact를 비롯한 다양한 문제들로 Offline rendering에 비해 썩 좋지 않은 결과물을 보여 왔습니다. NVIDIA는 Denoising AutoEncoder에 Recurrent connection 구조를 적용한 모델이 Real-time Monte Carlo Rendering Sequence의 노이즈 제거에 효과적임을 보여 주었습니다.
- review date: 2019/07/26 (by Meyong-Gyu.LEE @Soongsil Univ.)
- Eng+Kor review of 'Reconstruction of Monte Carlo Image Sequences using a Recurrent Denoising Autoencoder' (Siggraph 2017)
Monte Carlo Rendering에 필연적으로 존재하는 noise를 denoising하기 위한 연구가 지금까지 계속되어 왔지만, Temporal artifact를 비롯한 다양한 문제들로 Offline rendering에 비해 썩 좋지 않은 결과물을 보여 왔습니다. NVIDIA의 연구팀은 Denoising AutoEncoder에 Recurrent connection 구조를 적용하여 Real-time Monte Carlo Rendering Sequence의 노이즈 제거에 효과적임을 입증합니다.
누구나 생각해볼 법한 아이디어인것 같은데 왜 비슷한 연구가 많이 없을까 궁금했는데, 논문 말미에 그 답이 있었습니다. 훈련에 사용된 장비가 NVIDIA DXG-1이라는, 상당히 비싼 장비여서 진입장벽이 좀 있던 것 같습니다. Inference에 사용되는 장비도 Titan X로, 논문이 나온 2017년에는 꽤 고사양 장비였죠. 그나저나 2017년이면 2년 좀 안된 시기인데 옛날 논문처럼 느껴지는걸 보니 이쪽 분야의 발전이 정말 빨라도 너무 빠른 것 같습니다. 개인이 공부하는 속도를 이미 월등히 넘어서 버렸네요.
