はじめに
D5 Renderは、最新バージョン2.5において新機能「D5 SR画像レンダリング」を実装しました。「SR」は「Super Resolution（超解像）」の略で、低解像度の画像を高解像度の画像に変換するD5独自の技術です。.
ニューラルネットワークによる超解像画像生成アルゴリズムに基づき、D5 SRはマルチチャネル・レンダリング・フィーチャマップと組み合わせることで、画像レンダリングを大幅に高速化します。.
超解像技術は、幅広いアプリケーションで使用できます。例えば、ビデオレンダリングの詳細度と解像度を向上させたり、リアルタイムレンダリングではフレームレートを向上させてユーザーエクスペリエンスを改善したりすることができます。.
しかし、率直に言って、レンダリングされた画像の解像度を歪みなく向上させることは、常に難しい課題でした。.
D5 SRの主な特徴
よりリアルな復元
Real-esrganは、D5 Render画像向けに特別に学習されていないブラインド超解像アルゴリズムです。そのため、レンダリングされた画像の解像度を2倍にすると、Real-esrganでは不自然な質感などの明らかなアーティファクトが生じる可能性があります。.
しかし、以下のテスト画像からもわかるように、この問題はD5 SRによって十分に解決されています。これは、D5 SRが、再構築された高解像度画像の品質を向上させるために、このオブジェクトの形状、材質、テクスチャ、その他の情報を追加したためです。.
拡大して詳細を確認してください。トレーニングを行っていないSRアルゴリズムでは、ぼやけやにじみ、テクスチャの異常といった深刻な歪みが生じているのに対し、D5 SRではそのような現象は見られません。.
最適化された 反響
D5 SRを最初にテストした際、2倍に拡大した画像では反射の細部が失われていました。.
反射チャンネルとマテリアルの情報をインポートすると、D5 SRは反射をより正確に再現できるようになります。.
この2つのシーンで示されている違いがわかります。.
レンダリング効率の向上
D5 SRを有効にすると、高解像度の画像のレンダリング速度が向上します。.
このシーンを例にとってみましょう。.
解像度16K（15360×8640）の画像をレンダリングする場合、D5 SRをオフにした状態では1時間17分13秒かかりますが、これをオンにするとわずか27分23秒で完了し、合計で65%の時間を短縮できます。.
D5 SR の使用方法
「メニュー」＞「設定」＞「ウィジェット」の順に選択し、「D5 SR Image Rendering beta」を有効にしてください。D5が画像をレンダリングする際、これ以外の設定は不要で自動的に機能します。.
D5 SRアルゴリズムは、解像度が1440×1440を超える画像でのみ有効になります。.
D5 SRの誕生秘話
D5チームは、D5によって生成された膨大な画像コレクションを用いてSRアルゴリズムを学習させます。このニューラルネットワークは、この学習データから得られた事前情報を効果的に活用し、より高品質な高解像度再構成を実現します。.
しかし、当初はジオメトリ、マテリアル、テクスチャなどの3Dシーンに関する情報が不足しており、再構成結果と物理的なレンダリング結果との間にギャップが生じていました。そのため、より良い結果を得るために、これらの3D情報を入力特徴量として導入しました。.
技術的には、D5の研究開発チームは以下の作業を行いました：
まず、高解像度のアルベド情報と法線情報を用いて、テクスチャとジオメトリの特徴を再構築します。.
次に、反射率、透明度、金属感、粗さの情報を組み合わせて、反射やハイライト効果を最適化します。.
再構成結果をさらに改善するため、新しいアルゴリズムを使用しました。これは、元のESRGANニューラルネットワークを改善し、低解像度の元画像と高解像度のチャンネル情報グラフをそれぞれ処理するためにデュアルストリームネットワークを使用します。ピクセル誤差に対する監視を強化し、知覚損失も利用するために相対L1損失を使用し、超解像結果を向上させるために敵対的損失を導入しました。.
最終的に、ESRGANの一部のResidual Dense BlockをU-Net構造に置き換え、高解像度チャネル情報マップの特徴抽出のセンシングフィールド範囲を拡張し、推論速度をさらに向上させました。.
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