英特尔发布了 oidn 2.0（开放图像降噪）项目，该项目开发了一系列滤波器，用于使用光线追踪渲染系统准备的图像去噪。 Open Image Denoise 是作为更大的 oneAPI 渲染工具包项目的一部分而开发的，该项目旨在开发科学软件可视化工具（SDVis（软件定义可视化）），包括 Embree 光线追踪库、GLuRay 真实感渲染系统、OSPRay 分布式光线追踪平台，以及OpenSWR软件光栅化系统 代码是用C++编写的，并在Apache 2.0许可证下发布。
该项目的目标是提供高质量、高效且易于使用的去噪功能，可用于提高光线追踪结果的质量。 所提出的滤波器允许基于缩短的光线追踪周期的结果来获得与更昂贵且耗时的详细渲染过程的结果相当的最终质量水平。
Open Image Denoise 可滤除随机噪声，例如蒙特卡罗数值积分 (MCRT) 光线追踪。 为了在此类算法中实现高质量渲染，需要跟踪大量光线，否则结果图像中会出现随机噪声形式的明显伪影。
使用 Open Image Denoise 可以让您在计算每个像素时将必要的计算数量减少几个数量级。 因此，可以更快地生成最初有噪声的图像，然后使用快速降噪算法将其达到可接受的质量。 借助适当的设备，所提出的工具甚至可以用于交互式光线追踪和动态噪声消除。
该库可用于各种类型的设备，从笔记本电脑和 PC 到集群中的节点。 该实现针对各种类别的 64 位 Intel CPU 进行了优化，支持 SSE4、AVX2、AVX-512 和 XMX（Xe 矩阵扩展）指令、Apple Silicon 芯片和具有 Intel Xe GPU（Arc、Flex 和 Max 系列）的系统， NVIDIA（基于 Volta、Turing、Ampere、Ada Lovelace 和 Hopper 架构）和 AMD（基于 RDNA2 (Navi 21) 和 RDNA3 (Navi 3x) 架构）。 对 SSE4.1 的支持被声明为最低要求。
Open Image Denoise 2.0 版本的主要变化：
- 支持使用 GPU 加速降噪操作。 实现了对 SYCL、CUDA 和 HIP 系统 GPU 卸载的支持，这些系统可与基于 Intel Xe 架构、AMD RDNA2、AMD RDNA3、NVIDIA Volta、NVIDIA Turing、NVIDIA Ampere、NVIDIA Ada Lovelace 和 NVIDIA Hopper 的 GPU 一起使用。
- 添加了新的缓冲区管理 API，允许您选择存储类型、从主机复制数据以及从 Vulkan 和 Direct3D 12 等图形 API 导入外部缓冲区。
- 添加了对异步执行模式的支持（函数 oidnExecuteFilterAsync 和 oidnSyncDevice）。
- 添加了用于向系统中存在的物理设备发送请求的 API。
- 添加了 oidnNewDeviceByID 函数，用于根据物理设备 ID（例如 UUID 或 PCI 地址）创建新设备。
- 添加了 SYCL、CUDA 和 HIP 的可移植性功能。
- 添加了新的设备扫描选项（systemMemorySupported、managementMemorySupported、externalMemoryTypes）。
- 添加了一个参数来设置过滤器的质量级别。
来源： opennet.ru