■「SIGGRAPH 2025」Technical Paper(Conference track full-paper)部門 論文タイトル: ” Spherical Lighting with Spherical Harmonics Hessian” 著者(所属): 岩崎 慶(埼玉大学・プロメテックCGリサーチ)、土橋宜典(北海道大学・プロメテックCGリサーチ) 概要: In this paper, we introduce a second-order derivative of spherical harmonics, spherical harmonics Hessian, and solid spherical harmonics, a variant of spherical harmonics, to the computer graphics community. These mathematical tools are used to develop an analytical representation of the Hessian matrix of spherical harmonics coefficients for spherical lights. We apply our analytic representation of the Hessian matrix to grid-based SH lighting rendering applications with many spherical lights that store the incident light field as spherical harmonics coefficients and their spatial gradient at sparse grid. We develop a Hessian-based error metric, with which our method automatically and adaptively subdivides the grid whether the interpolation using the spatial gradient is appropriate. Our method can be easily incorporated into the grid-based precomputed radiance transfer(PRT)framework with small additional storage. We demonstrate that our adaptive grid subdivided by using the Hessian-based error metric can substantially improve the rendering quality in equal-time grid construction.
Comparison of RMSE between our importance sampling and the previous method [SI22]
概要: Differentiable rendering requires the development of importance sampling for derivative functions with respect to the parameters. While importance sampling for Bidirectional Reflectance Distribution Function derivative has been proposed in recent years, no methods have been introduced for the derivatives of Bidirectional Curve Scattering Distribution Function(BCSDF). To bridge this gap, we propose an importance sampling method for the derivatives of the BCSDF using positivization [BXB*24]. Our BCSDF derivative importance sampling method achieves up to 94% reduction in RMSE for eqaul-time rendering.
プロメテックCGリサーチについて プロメテックが所管するコンピュータグラフィックス研究所「プロメテックCGリサーチ」は、コンピュータグラフィックスの研究開発、新たなコンテンツ・サービス等の開発を進める研究機関です。プロメテックはこれまでも、「Computational Reality -計算科学でつくるよりよい未来」をビジョンとして、シミュレーション技術を中心に、CGやAIといった関連分野においても様々な新しい技術の開発に取り組んでまいりました。「プロメテックCGリサーチ」の所長である西田友是氏は、CG界のノーベル賞とも呼ばれているスティーブン・A・クーンズ賞(The Steven A. Coons Award)をアジアで唯一の受賞した研究者です。西田氏が考案した「ラジオシティ法」は、今や全てのコンピュータグラフィックス作品やゲームソフトに用いられる基盤技術となっています。今後も豊富な経験を背景として、精力的な研究活動を続けてまいります。