英特爾發布了 oidn 2.0（開放影像降噪）項目，該專案開發了一系列濾波器，用於消除使用光線追蹤渲染系統準備的影像中的雜訊。 Open Image Denoise 是作為一個更大的專案oneAPI Rendering Toolkit 的一部分而開發的，旨在開發用於科學計算的軟體視覺化工具（SDVis（軟體定義視覺化），包括Embree 光線追蹤庫、GLuRay 真實感渲染系統、 OSPRay 分散式光線追蹤平台和 OpenSWR 軟體光柵化系統 程式碼是用 C++ 編寫的，並在 Apache 2.0 許可證下發布。
該專案的目標是提供高品質、高效且易於使用的去噪功能，可用於提高光線追蹤結果的品質。 所提出的濾波器允許基於縮短的光線追蹤週期的結果來獲得與更昂貴且耗時的詳細渲染過程的結果相當的最終品質水平。
Open Image Denoise 可消除隨機噪聲，例如來自 Monte Carlo RT (MCRT) 光線追蹤的噪音。 為了在此類演算法中實現高品質渲染，有必要追蹤大量光線，否則結果影像中會出現隨機雜訊形式的明顯偽影。
使用 Open Image Denoise 可以讓您在計算每個像素時將必要的計算次數減少幾個數量級。 因此，您可以更快地產生最初有雜訊的影像，然後使用快速降噪演算法將其達到可接受的品質。 如果您有合適的設備，建議的工具甚至可以用於互動式光線追蹤和動態雜訊消除。
該庫可用於各種類型的設備，從筆記型電腦和 PC 到叢集中的節點。 此實現針對各種類別的64 位元Intel CPU 進行了最佳化，支援SSE4、AVX2、AVX-512 和XMX（Xe 矩陣擴展）指令、Apple Silicon 晶片和具有Intel Xe GPU（Arc、Flex 和Max 系列）的系統， NVIDIA（基於 Volta、Turing、Ampere、Ada Lovelace 和 Hopper 架構）和 AMD（基於 RDNA2 (Navi 21) 和 RDNA3 (Navi 3x) 架構）。 對 SSE4.1 的支援被規定為最低要求。
Open Image Denoise 2.0 版本的主要變化：
- 支援使用 GPU 加速降噪操作。 使用 SYCL、CUDA 和 HIP 系統實現了對 GPU 端卸載計算的支持，這些系統可與基於 Intel Xe、AMD RDNA2、AMD RDNA3、NVIDIA Volta、NVIDIA Turing、NVIDIA Ampere、NVIDIA Ada Lovelace 和NVIDIA Hopper 架構。
- 新增了新的緩衝區管理 API，可讓您選擇儲存類型、從主機複製資料以及從 Vulkan 和 Direct3D 12 等圖形 API 匯入外部緩衝區。
- 新增了對非同步執行模式的支援（oidnExecuteFilterAsync 和 oidnSyncDevice 函數）。
- 新增了一個 API，用於向系統中存在的實體設備發送請求。
- 新增了 oidnNewDeviceByID 函數，用於根據實體裝置 ID（例如 UUID 或 PCI 位址）建立新裝置。
- 新增了 SYCL、CUDA 和 HIP 的可移植性功能。
- 新增了新的設備檢查參數（systemMemorySupported、managementMemorySupported、externalMemoryTypes）。
- 新增了一個參數來設定過濾器的品質等級。
來源： opennet.ru