Intel Open Image Denoise er et åpen kildekode-bibliotek med høykvalitets, høyytelses denoising-filtre for ray-traced gjengitte bilder
i dag det er mange applikasjoner og biblioteker som er fokusert på bilderAv de mest kjente har vi blant annet Photoshop, GIMP, Krita, paint, selv om det er tydelig at de to første er de mest komplette.
Pero for konkrete tilfeller av arbeid er det ikke nødvendig å bruke så mange ressurser for utførelse av noen av disse, si for eksempel bare beskjære bilder, endre størrelse, utseende, format, håndtere noen mindre justeringer, blant annet.
Poenget med dette er at jeg nylig kom over en utmerket bibliotek som fanget min oppmerksomhet, siden det er det fokus på støyfjerning i bilder og at den fremfor alt er åpen kildekode og utvikles hånd i hånd med Intel.
Når vi snakker om støy i bilder, nei, det er ikke i referanse til lyd/lyd (som ikke gir mening hvis vi snakker om bilder), men digital støy er:
Den tilfeldige variasjonen av lysstyrke eller farge i digitale bilder produsert av inndataenheten er i utgangspunktet de "kornene" eller piksler som ikke samsvarer med fargen.
Og for å komme tilbake til poenget med biblioteket som vi skal snakke om i dag, er «Open Image Denoise» som utvikler en samling filtre for å eliminere støy fra bilder utarbeidet med ray tracing-gjengivelsessystemer.
Om Open Image Denoise
Åpne Image Denoise utvikles som en del av et større oneAPI Rendering Toolkit-prosjekt rettet mot å utvikle programvarevisualiseringsverktøy for vitenskapelige beregninger, inkludert Embree-strålesporingsbiblioteket, det fotorealistiske gjengivelsessystemet GLuRay, OSPRay-distribuerte strålesporingsplattformen og OpenSWR-programvaren rasteriseringssystem.
Målet med prosjektet er gir høykvalitets, effektive og brukervennlige deoising-funksjoner som kan brukes for å forbedre kvaliteten på strålesporingsresultatene. De foreslåtte filtrene gjør det mulig, basert på resultatet av en kortere strålesporingssyklus, å oppnå et endelig kvalitetsnivå som kan sammenlignes med resultatet av en dyrere og langsommere detaljert gjengivelsesprosess.
Open Image Denoise filtrerer ut tilfeldig støy, for eksempel Monte Carlo numerical integration ray tracing (MCRT). For å oppnå høykvalitets gjengivelse i slike algoritmer, kreves det at et stort antall stråler spores; ellers vises merkbare artefakter i det resulterende bildet i form av tilfeldig støy.
Bruke Open Image Denoise gjør det mulig å redusere antallet beregninger som kreves med flere størrelsesordener når du beregner hver piksel. Som et resultat er det mulig å generere et støyende bilde i utgangspunktet mye raskere, men deretter bringe det ned til akseptabel kvalitet ved å bruke raske støyreduksjonsalgoritmer. Med riktig utstyr kan de foreslåtte verktøyene til og med brukes til interaktiv strålesporing med denoising on the fly.
Open Image Denoise mottok nylig sin nye versjon 2.0 der følgende endringer skiller seg ut:
- Støtte for å øke hastigheten på støyreduksjonsoperasjoner ved hjelp av GPU. Implementert støtte for GPU-avlastning med SYCL-, CUDA- og HIP-systemer som kan brukes med GPUer basert på Intel Xe-arkitektur, AMD RDNA2, AMD RDNA3, NVIDIA Volta, NVIDIA Turing, NVIDIA Ampere, NVIDIA Ada Lovelace og NVIDIA Hopper.
- Lagt til et nytt bufferadministrasjons-API, som lar deg velge lagringstype, kopiere vertsdata og importere eksterne buffere fra grafikk-APIer som Vulkan og Direct3D 12.
- Lagt til støtte for asynkron utførelsesmodus (oidnExecuteFilterAsync og oidnSyncDevice-funksjoner).
- Lagt til et API for å sende forespørsler til fysiske enheter som finnes i systemet.
- La til oidnNewDeviceByID-funksjonen for å lage en ny enhet basert på den fysiske enhets-IDen, for eksempel UUID eller PCI-adresse.
- Lagt til funksjoner for portabilitet med SYCL, CUDA og HIP.
- Lagt til nye enhetsskanningsalternativer (systemMemorySupported,
- ManagedMemorySupported, externalMemoryTypes).
- Lagt til en parameter for å angi kvalitetsnivået til filtrene.
Åpne Image Denoise kan brukes på ulike klasser av enheter, fra bærbare datamaskiner og PC-er til grupperte noder. Implementeringen er optimalisert for ulike klasser av 64-bit Intel CPUer. Hvis du vil vite kravene for å kunne kjøre Open Image Denoise samt installasjonsmetoden, kan du konsultere følgende lenke.
Koden er skrevet i C++ og utgitt under Apache 2.0-lisensen.