Ray Reconstruction con Modelo Transformer: aprende cuales son sus principales mejoras

NVIDIA ha dado un gran salto en la calidad del trazado de rayos con Ray Reconstruction con Modelo Transformer. Por supuesto, también ha puesto el eje en la IA, con un avanzado modelo para transformadas que reemplaza los métodos tradicionales de reconstrucción de iluminación y reflejos, logrando imágenes más detalladas, suaves y realistas.

Al comprender mejor la escena y predecir la iluminación con mayor precisión, Ray Reconstruction reduce el ruido y mejora la calidad del ray tracing sin afectar el rendimiento. Con esta evolución, NVIDIA redefine los estándares gráficos y abre nuevas posibilidades para la fidelidad visual en videojuegos y aplicaciones creativas.

¿Qué es NVIDIA Ray Reconstruction?

NVIDIA Ray Reconstruction (RR) es una tecnología también basada en IA, algo ya bastante frecuente por parte de NVIDIA, aprovehcando ese liderazgo. En este caso sirve para mejorar la calidad y eficiencia del trazado de rayos en tiempo real. Se encarga de reconstruir datos de iluminación más precisos, eliminando el ruido y optimizando los cálculos de reflejos, sombras y oclusión ambiental.

A diferencia de los denoisers tradicionales, que eliminan ruido basándose en métodos heurísticos y filtros espaciales, Ray Reconstruction utiliza redes neuronales avanzadas que aprenden a predecir la iluminación correcta a partir de datos de entrenamiento en escenas complejas. Esto consigue:

• Reducción de ruido en Ray Tracing: filtra la imagen reconstruyendo información basada en predicciones de IA en lugar de simplemente aplicar filtros de desenfoque.
• Mayor calidad de imagen en reflejos y sombras: mantiene la fidelidad de los detalles al generar sombras más definidas y reflejos precisos sin artefactos.
• Optimización del rendimiento en tiempo real: reduce la cantidad de rayos por píxel requeridos para una imagen nítida, disminuyendo la carga computacional en la GPU.
• Menor dependencia de técnicas de postprocesado: evita el uso excesivo de denoising post-procesado que puede eliminar detalles finos en la escena.

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Para los que no estén familiarizados, el Denoising Monte Carlo (MC Denoising) es una técnica utilizada en gráficos para reducir el ruido en imágenes generadas mediante Path Tracing o Ray Tracing. Dado que estos métodos utilizan simulaciones estocásticas para calcular la iluminación, producen imágenes con ruido (grain) cuando se usa un número limitado de muestras por píxel. MC lo que hace es que, una vez generada la imagen con ruido, mediante filtrado heurístico lo elimina y suaviza las áreas. En canbio, Transformer Model se basa en métodos deep learning en vez de filtros heurísticos, no causa parpadeo o ghosting en secuencias animadas al aplicarse en tiempo real, no suaviza en exceso la imagen y elimina detalles finos, y se puede aplicar incluso a escenas con iluminación realista.

¿Cómo Funciona Ray Reconstruction?

Ray Reconstruction, gracias a las redes neuronales y a NVIDIA Optical Flow Accelerator, es capaz de procesar información de iluminación y movimiento de la escena en tiempo real. Para ello, se realizan varias etapas:

1. Captura de datos de Ray Tracing: el motor de renderizado recoge los datos generados por Ray Tracing, incluyendo información geométrica de la escena, direcciones de los rayos de luz, reflejos, refracciones, oclusión, etc., así como vectores de movimiento.
2. Predicción de rayos con redes neuronales: una vez obrtenidos los datos, un modelo de IA entrenado analiza los patrones de iluminación y calcula los valores correctos de luz reflejada y refractada. En lugar de completar los datos faltantes con métodos tradicionales (como el denoising que comenté antes), la red neuronal predice la iluminación realista con mayor precisión.
3. Aplicación del Modelo Transformer para reconstrucción: se utiliza un Transformer Model para analizar la escena en contexto global y reducir artefactos generados por interpolación de ruido. La IA aprende la relación entre diferentes elementos de la imagen para reconstruir detalles finos, sombras suaves y reflejos naturales.
4. Refinamiento y salida final: se combinan los datos de iluminación reconstruidos con la imagen renderizada original, produciendo una imagen limpia, detallada y sin ruido.

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Ray Reconstruction, por tanto, se beneficia de Transformer Models con redes neuronales avanzadas para este tipo de aplicaciones, mejorando las técnicas tradicionales.

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