Використання штучного інтелекту для розрахунку моделей освітлення на основі ДФВЗ

Abstract

Modern approaches to the use of artificial intelligence for calculating lighting models based on BRDF are considered. The limitations of classical analytical models are analyzed and the feasibility of using neural networks to approximate complex light reflection functions is substantiated. Methods for combining machine learning with physically-based constraints are described, as well as approaches to inverse recovery of material parameters. It is shown that the use of artificial intelligence contributes to increasing accuracy, reducing computational costs, and expanding the scope of use of BRDF models in modern visualization systems.

Розглянуто сучасні підходи до використання штучного інтелекту для розрахунку моделей освітлення на основі ДФВЗ. Проаналізовано обмеження класичних аналітичних моделей та обґрунтовано доцільність застосування нейронних мереж для апроксимації складних функцій відбиття світла. Описано методи поєднання машинного навчання з фізично-базованими обмеженнями, а також підходи до інверсного відновлення параметрів матеріалів. Показано, що застосування штучного інтелекту сприяє підвищенню точності, зменшенню обчислювальних витрат і розширенню сфер використання ДФВЗ-моделей у сучасних системах візуалізації.