深度学习降噪专题课：实现WSPK实时蒙特卡洛降噪算法

合集 - 深度学习降噪专题课(4)

1.深度学习降噪专题课：课程介绍2023-06-022.深度学习降噪专题课：整体介绍降噪算法2023-06-08

3.深度学习降噪专题课：实现WSPK实时蒙特卡洛降噪算法2023-06-12

4.深度学习降噪专题课：总结2023-06-12

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大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络，学习LBF等深度学习降噪算法，实现实时路径追踪渲染的降噪

本课程偏向于应用实现，主要介绍深度学习降噪算法的实现思路，演示实现的效果，给出实现的相关代码

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回顾上节课内容

回顾“深度学习蒙特卡洛降噪的基本思想”

介绍WSPK算法整体思想

WSPK针对KPCN，做了下面的优化：

• network使用了RepVGG块，可以通过结构重参数化来使得训练和推理的network的结构不一样（训练的network是多路架构，推理的network是单路架构），从而提高network的收敛速度
• network的最后一个RepVGG输出important map+alpha map，然后通过类似于softmax的机制，实现kernel fusion，在输出层输出包含场景像素数据（辐射亮度：r、g、b）
  这样做的好处是减少了最后一个RepVGG输出的范围，加快了训练输出

网络结构如下图所示（只显示了最后两层）：

介绍整体实现思路

1.使用pytorch实现训练，保存weight
2.使用WebNN实现推理，读取weight

演示训练、推理

使用webgl后端，场景大小为256*256

耗时为：
2015年的macbook pro：600ms

RTX2060s：60ms

补充：
使用webgl后端，场景大小为1280*720
耗时为：
2015年的macbook pro：2000ms

目前遇到的问题

input with big image error for webgl backend: context lost

WebGPU backend error: Binding size is smaller than the minimum binding size
已得到答复：目前不支持WebGPU backend

参考资料

• WSPK算法实现
• Web Neural Network API Explained