Machine learning for accelerated rendering

Abstract

У статті проаналізовано застосування методів машинного навчання для прискорення процесу рендерингу в комп’ютерній графіці. Розглянуто ключові етапи графічного конвеєра та визначено обчислювальні проблеми, пов’язані з традиційними підходами, такими як растеризація й трасування променів. У дослідженні висвітлено сучасні техніки нейронного рендерингу, зокрема нейронні поля випромінювання, адаптивну вибірку та шумозаглушення зображень, які значно поліпшують продуктивність і візуальну якість. Переваги, як-от зменшення обчислювальних витрат, візуалізація в реальному часі та поліпшений фотореалізм, обговорено поряд з обмеженнями, пов’язаними зі складністю навчання та вимогами до даних. У статті зроблено висновок, що інтеграція машинного навчання з технологіями апаратного прискорення відкриває перспективні напрями для ефективного високоякісного 3D-рендерингу.

This paper analyzes the application of machine learning methods to accelerate the rendering process in computer graphics. It examines key stages of the graphics pipeline and identifies computational challenges associated with traditional approaches such as rasterization and ray tracing. The study highlights modern neural rendering techniques, including neural radiance fields , adaptive sampling, and image denoising, which significantly improve performance and visual quality. Advantages such as reduced computational costs, real-time visualization, and improved photorealism are discussed alongside limitations related to training complexity and data requirements. The paper concludes that integrating machine learning with hardware acceleration technologies provides promising directions for efficient high-quality 3D rendering.