Importance sampling Guided Neural Radiosity

2025-11-05

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AI

DOI：10.1016/j.cag.2025.104472

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摘要

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• 我们提出了一种基于重要性采样引导的神经网络辐射度（Neural Radiosity）框架，该框架联合优化重要性采样模块和神经网络辐射度模块，实现了效率与效果的兼顾。 • 我们提出了改进的Kullback–Leibler（IKL）散度损失，以缓解梯度冲突问题，并进一步提升了收敛速度。