映画・ゲームのCG映像をより高品質に、より短時間で制作! ―粗い金属表面などの「多重反射」を効率的に計算する新たな数理モデル―

2026-07-22 千葉大学

千葉大学、京都大学、奈良先端科学技術大学院大学の研究チームは、コンピュータグラフィックス(CG)で粗い金属表面などの質感を高精度かつ高速に再現する新たな数理モデルを開発した。従来のレンダリングでは、表面の微細な凹凸で光が複数回反射する「多重反射」の計算において、ノイズの増加や計算誤差が課題だった。研究では、高さ情報を保持した光路の定式化と「逐次的高さ事前積分(Successive Height Preintegration)」を導入し、さらに光路ごとに最適なサンプル数を割り当てる「PTABE(Path Type-Aware BRDF Evaluation)」を組み合わせることで、計算効率と描画精度を大幅に向上させた。同一計算時間で従来法よりノイズが少なく、正解画像に近いレンダリング結果を実現しており、映画やゲーム、製品デザイン、建築ビジュアライゼーションなどにおける高品質CG制作の高速化・低コスト化が期待される。今後は布や皮膚、半透明材料への適用やリアルタイムレンダリングへの展開を目指す。

映画・ゲームのCG映像をより高品質に、より短時間で制作! ―粗い金属表面などの「多重反射」を効率的に計算する新たな数理モデル―
図1.粗い金属球(上段:等方的な銅、下段:異方的なアルミニウム)を同じ計算サンプル数(8 spp)で制作したCG画像の比較。

<関連情報>

スミスマイクロファセットBRDFにおける多重反射の高さ相互依存パス定式化のための逐次高さ事前積分 Successive Height Preintegration for a Height-Interdependent Path Formulation of Multiple Bounces in Smith Microfacet BRDFs

Siyuan Zhang, Takuya Funatomi, Yuki Fujimura, Yasuhiro Mukaigawa, Hiroyuki Kubo
SIGGRAPH Conference Papers ’26: Proceedings of the Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques Conference Conference Papers  Published: 19 July 2026
DOI:https://doi.org/10.1145/3799902.3811194

Abstract

Smith microfacet models are widely used to describe the interaction of light with surfaces. However, conventional microfacet models account for only a single bounce on microsurfaces, which leads to energy loss. To address the problem of missing energy, several unbiased methods have been proposed to compute multiple bounces on Smith microsurfaces. In addition, a position-free multiple-bounce microfacet model has been introduced by assuming that each bounce of a light path is height-independent, leading to lower variance but biased results. In this paper, we propose a novel derivation of multiple-bounce Smith microfacet bidirectional reflectance distribution functions (BRDFs) based on a partial adoption of the independent-bounce assumption. Our model treats most bounces as height-interdependent, leading to a height-interdependent path formulation. We further propose a successive height preintegration to make this formulation position-free. Although our model still exhibits an extremely small bias, it achieves lower variance than prior unbiased methods. Furthermore, we introduce a path type-aware BRDF evaluation that further reduces variance.

1603情報システム・データ工学
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