Neural Network Ambient Occlusion via @simonschreibt

• https://80.lv/articles/neural-network-ambient-occlusion/
• slides : http://theorangeduck.com/media/uploads/other_stuff/nnao_slides.pdf

• ニューラルネットワークによる学習(Deep Learning?)でより最適な SSAO のアルゴリズムを自動で求める研究です.
  • NNAO ( Neural Network AO )と呼ばれていて, SIGGRAPH ASIA 2016 であった発表です.
• 要旨
  • まず, 「法線とデプスのG-Buffer」を用意して, それに相当する「AO の画像」を MentalRay でオフラインで大量に作っておきます.
  • それを教師データとして, 入力として G-Buffer(法線とデプス)を与えた際に 出力として「MentalRay の AOの画像」を出力させるようにをニューラルネットワークに学習させます.
  • そして, 学習したニューラルネットワークの結果を, シェーダで使える形に変換してランタイムで使います. (NNAO)
• 結果
  • 下図のように 人間が開発した SSAO のアルゴリズムよりも, エラーが少なく, またこの事例では GPU 処理負荷も HBAO と同じぐらいです.