특허 개요
본 특허는 몬테 카를로 렌더링 이미지의 노이즈를 줄이기 위해 픽셀마다 적합한 부가 정보를 선택하는 픽셀 단위 가이던스 기반 노이즈 제거 기술입니다. G-buffer의 기하 정보와 P-buffer의 경로 정보를 각각 별도 노이즈 제거 모델에 입력하고, 앙상블 모델이 각 결과와 부가 정보를 바탕으로 픽셀 단위 가중치 맵을 예측합니다. 이후 소프트맥스로 정규화된 가중치를 이용해 결과를 결합하며, 공동 학습과 정지 기울기(stop gradient)를 통해 각 모델이 자신에게 유리한 영역에 집중하도록 구성합니다.
- 핵심 기능
G-buffer 기반 모델은 입력 노이즈 이미지와 기하 정보를 이용해 확산 반사·텍스처 복원 결과를 만들고, P-buffer 기반 모델은 경로 정보를 이용해 반사·굴절 등 복잡한 광원 효과의 복원 결과를 생성합니다. 앙상블 모델은 두 결과와 각 부가 정보를 입력받아 픽셀별 가중치 맵을 예측한 뒤, 가중 결합으로 최종 노이즈 제거 이미지를 산출합니다.
- 차별 강점
기존 방식은 서로 다른 부가 정보를 하나의 신경망 입력으로 단순 결합해 정보별 강점을 충분히 분리 활용하기 어려웠고, 함께 사용했을 때 복원 성능이 저하될 수 있었습니다. 본 기술은 정보 종류별 노이즈 제거 모델을 분리 운용한 뒤 픽셀 단위 가중치로 결합하고 공동 학습함으로써, 기하 정보와 경로 정보가 강점을 갖는 영역을 구분해 활용합니다.
- 활용 범위
기술·연구 측면에서는 몬테 카를로 렌더링, 광선 추적, 딥러닝 기반 이미지 복원, 컴퓨터 그래픽스 시뮬레이션 분야에 활용 가능하며, 복잡한 반사·굴절 표현이 필요한 렌더링 작업으로 확장할 수 있습니다. 사업 측면에서는 영화·애니메이션·VFX 제작, 게임 실시간 광선 추적, 디지털 트윈·가상현실 콘텐츠, 시각 기반 시뮬레이션 솔루션에 적용할 수 있습니다.
연구 개발 단계
G-buffer와 P-buffer를 활용하는 픽셀 단위 가이던스 노이즈 제거 모델을 대상으로, 기존 G-buffer·P-buffer 기반 모델 및 최적화 기반 픽셀 단위 앙상블 모델과 비교 평가했습니다. 다양한 노이즈 세기에서의 노이즈 제거 성능과 시간 효율성은 제시되었으나, 다양한 렌더러·장면·하드웨어 환경 및 대규모 프로덕션 파이프라인에서의 재현성은 추가 확인이 필요합니다.
- 평가 대상: G-buffer 및 P-buffer 기반 픽셀 단위 가이던스 노이즈 제거 모델
- 비교 기준: G-buffer·P-buffer 기반 기존 노이즈 제거 모델 및 최적화 기반 픽셀 단위 앙상블 모델
- 평가 조건: 노이즈 세기 2～64 spp 및 샘플당 시간 비교
현재 성과
기존 G-buffer와 P-buffer 기반 노이즈 제거 모델과 유사한 노이즈 제거 성능에 도달하는 데 소요 시간이 적게 제시되었습니다. 픽셀별로 적합한 부가 정보 기반 결과를 결합해 다양한 노이즈 세기에 대응하는 구조입니다.
G-buffer와 P-buffer 기반 픽셀 단위 가이던스 모델을 대상으로 노이즈 세기 2～64 spp 조건에서 성능을 비교했습니다. 비교 대상에는 G-buffer·P-buffer 기반 기존 노이즈 제거 모델과 기존 최적화 기반 픽셀 단위 앙상블 모델이 포함됩니다.
기존 방식이 여러 부가 정보를 단순 연결해 하나의 신경망에 입력하는 것과 달리, 본 기술은 부가 정보별 노이즈 제거 결과를 먼저 생성합니다. 이후 부가 정보와 결과를 함께 고려한 픽셀 단위 가중치 맵으로 결합하고 공동 학습해, 각 정보가 유리한 영역에 집중하도록 한 점이 차별점입니다.
상용화까지 남은 부분
다양한 렌더러·장면 구성·하드웨어 환경에서의 성능 재현성 검증
대규모 영화·VFX 및 게임 제작 파이프라인 적용 시 처리량·연동성 검증
실시간 광선 추적 환경에서의 처리 성능 및 운영 조건 검증
기술 이전 형태·도입 과정
도입은 이렇게 진행됩니다.
검토 미팅
귀사 상황·데이터 구조 기준으로 적합성을 논의합니다. 자료 검토만으로 끝나도 됩니다.
PoC 공동 검증
연구팀 동행 하에 귀사 데이터 기준 재학습·성능을 확인합니다.
라이센싱 계약
PoC 결과를 기반으로 희망 형태(실시권·공동연구 등)를 협의합니다.
기술지도·후속
도입 초기 기술지도, 필요 시 후속 공동연구·정부과제 연계까지 진행합니다.
특허 정보
몬테 카를로 렌더링 노이즈 제거를 위한 픽셀 단위 부가 정보 활용 가이던스 기법
10-2023-0190779 (2023.12.26)
1020250099867 (2025.07.03)
미등록 (심사 중)
윤성의 (한국과학기술원), 한규범 (한국과학기술원), 김우재 (한국과학기술원)
한국과학기술원