论文页面 - RenderFormer-V2：支持异构场景图元的神经渲染

来源：https://huggingface.co/papers/2609.05738

摘要

RenderFormer-V2是一种基于transformer的神经渲染模型，通过采用改进注意力机制的两阶段序列到序列架构，并支持异构场景，从而能够处理多样化的光线传输效果。

我们提出“RenderFormer-V2“，这是一个统一的、基于学习transformer的神经渲染模型，作为现代基于物理的渲染系统的补充，能够处理包括焦散、体积散射、环境光照、带纹理和位移的表面以及分布外材质在内的多种光线传输效果，无需进行场景特定训练或专用代码。RenderFormer-V2将全局光线传输建模为一种序列到序列变换。延续其前身的设计，RenderFormer-V2同样采用两阶段处理流程：第一阶段是视角无关阶段，解决场景内图元到图元的传输；第二阶段是视角相关阶段，将内部神经场景表示转换为图像像素。与RenderFormer不同，我们的模型在视角无关阶段采用了新颖的组合式窗口注意力和基于渲染先验的注意力汇聚机制，在保持渲染精度的同时提高了可扩展性。为了进一步增强通用性，RenderFormer-V2支持异构场景图元，包括环境贴图和参与介质，并采用了一种独立于底层表面反射模型的材质编码方式，通过一种新颖的神经嵌入对材质外观进行编码。我们在多种场景上展示了RenderFormer-V2的通用性，并对改进的注意力机制进行了全面的消融研究。

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