Inilathala ng Intel ang paglabas ng oidn 2.0 (Open Image Denoise) na proyekto, na bumubuo ng isang koleksyon ng mga filter para sa pag-alis ng ingay mula sa mga larawang inihanda gamit ang ray tracing rendering system. Binubuo ang Open Image Denoise bilang bahagi ng isang mas malaking proyekto, ang oneAPI Rendering Toolkit, na naglalayong bumuo ng mga tool sa visualization ng software para sa mga siyentipikong kalkulasyon (SDVis (Software Defined Visualization), kabilang ang Embree ray tracing library, ang GLuRay photorealistic rendering system, ipinamahagi ng OSPRay ray tracing platform at ang OpenSWR software rasterization system Ang code ay nakasulat sa C++ at nai-publish sa ilalim ng Apache 2.0 na lisensya.
Ang layunin ng proyekto ay magbigay ng mataas na kalidad, mahusay, at madaling gamitin na denoising na mga feature na maaaring magamit upang pahusayin ang kalidad ng mga resulta ng ray tracing. Ang mga iminungkahing filter ay nagbibigay-daan, batay sa resulta ng isang pinaikling ray tracing cycle, na makakuha ng panghuling antas ng kalidad na maihahambing sa resulta ng isang mas mahal at matagal na proseso ng detalyadong pag-render.
Ang Open Image Denoise ay nag-aalis ng random na ingay, tulad ng mula sa Monte Carlo RT (MCRT) ray tracing. Upang makamit ang mataas na kalidad na pag-render sa naturang mga algorithm, kinakailangan upang masubaybayan ang isang napakalaking bilang ng mga sinag, kung hindi man ang mga kapansin-pansing artifact sa anyo ng random na ingay ay lilitaw sa nagresultang imahe.
Ang paggamit ng Open Image Denoise ay nagpapahintulot sa iyo na bawasan ang bilang ng mga kinakailangang kalkulasyon kapag kinakalkula ang bawat pixel sa pamamagitan ng ilang mga order ng magnitude. Bilang isang resulta, maaari kang bumuo ng isang maingay na imahe sa simula nang mas mabilis, ngunit pagkatapos ay dalhin ito sa katanggap-tanggap na kalidad gamit ang mga algorithm ng mabilis na pagbabawas ng ingay. Kung mayroon kang naaangkop na kagamitan, ang mga iminungkahing tool ay maaari pang gamitin para sa interactive ray tracing na may on-the-fly noise removal.
Maaaring gamitin ang library sa iba't ibang klase ng mga device, mula sa mga laptop at PC hanggang sa mga node sa mga cluster. Ang pagpapatupad ay na-optimize para sa iba't ibang klase ng 64-bit Intel CPU na may suporta para sa SSE4, AVX2, AVX-512 at XMX (Xe Matrix Extensions) na mga tagubilin, Apple Silicon chips at mga system na may Intel Xe GPUs (Arc, Flex at Max series), NVIDIA (batay sa Volta, Turing, Ampere, Ada Lovelace at Hopper na mga arkitektura) at AMD (batay sa RDNA2 (Navi 21) at RDNA3 (Navi 3x) na mga arkitektura). Ang suporta para sa SSE4.1 ay nakasaad bilang isang minimum na kinakailangan.
Mga pangunahing pagbabago sa paglabas ng Open Image Denoise 2.0:
- Suporta para sa pagpapabilis ng pagpapababa ng ingay gamit ang GPU. Ang suporta para sa mga kalkulasyon sa pag-offload sa bahagi ng GPU ay ipinatupad gamit ang SYCL, CUDA at HIP system, na maaaring magamit sa mga GPU batay sa Intel Xe, AMD RDNA2, AMD RDNA3, NVIDIA Volta, NVIDIA Turing, NVIDIA Ampere, NVIDIA Ada Lovelace at Arkitektura ng NVIDIA Hopper.
- Nagdagdag ng bagong buffer management API, na nagbibigay-daan sa iyong pumili ng uri ng storage, kopyahin ang data mula sa host, at mag-import ng mga panlabas na buffer mula sa mga graphics API gaya ng Vulkan at Direct3D 12.
- Nagdagdag ng suporta para sa asynchronous execution mode (oidnExecuteFilterAsync at oidnSyncDevice function).
- Nagdagdag ng API para sa pagpapadala ng mga kahilingan sa mga pisikal na device na nasa system.
- Nagdagdag ng function ng oidnNewDeviceByID upang lumikha ng bagong device batay sa isang pisikal na ID ng device, gaya ng UUID o PCI address.
- Nagdagdag ng mga function para sa portability sa SYCL, CUDA at HIP.
- Nagdagdag ng mga bagong parameter ng pagsuri ng device (systemMemorySupported, managedMemorySupported, externalMemoryTypes).
- Nagdagdag ng parameter upang itakda ang antas ng kalidad ng mga filter.
Pinagmulan: opennet.ru