英特尔图像去噪库-Open Image Denoise


英特尔 Open Image Denoise 是一个开源的高性能、高质量的去噪过滤库,适用于使用光线追踪渲染的图像。是 oneAPI 渲染工具包的一部分,采用C/C++开发并在 ApacheV2.0 许可下发布。
High-Performance Denoising Library for Ray Tracing.
该软件项目的目的是提供一个开放的、高质量的、高效的、易于使用的去噪库,使人们能够在基于光线追踪的渲染应用中大大减少渲染时间。它可以过滤掉随机光线追踪方法所固有的蒙特卡洛噪点,将每个像素所需的样本量减少多个数量级。
特性
支持各种 CPU 和 GPU:
英特尔 64 架构兼容 CPU
Apple Silicon
英特尔 Xe 架构 GPU
NVIDIA GPU 搭配 Volta、Turing、Ampere、Ada Lovelace 和 Hopper 架构
采用 RDNA2(仅限 Navi 21)和 RDNA3(Navi 3x)架构的 AMD GPU
最新版本:2.0
2.0 正式于2023年5月下旬发布,更新内容如下:
为英特尔 Xe 架构 GPU(Xe-LP、Xe-HPG 和 Xe-HPC)添加了 SYCL 设备
为 NVIDIA Volta、Turing、Ampere、Ada Lovelace 和 Hopper 架构 GPU 添加了 CUDA 设备
为 AMD RDNA2(仅 Navi 21)和 RDNA3(Navi 3x)架构 GPU 添加了 HIP 设备
删除了 oidnMapBuffer 和 oidnUnmapBuffer 函数
增加了对异步执行的支持
增加了物理设备 API,用于查询系统中支持的设备
增加了从物理设备 ID、UUID、LUID 或 PCI 地址创建设备的功能
增加了 SYCL、CUDA 和 HIP 互操作性 API 函数
增加了用于查询设备类型的 type 设备参数
增加了 systemMemorySupported 和 managedMemorySupported 设备参数,用于查询设备所支持的内存分配
添加了 externalMemoryTypes 设备参数,用于查询支持的外部内存处理类型
增加了 quality 过滤器参数,用于设置过滤质量模式
删除了 OIDN_STATIC_LIB 和 OIDN_STATIC_RUNTIME CMake 选项,原因是技术限制
更多详情可查看此处。
官方主页:
https://www.openimagedenoise.org/
https://github.com/OpenImageDenoise
High-Performance Denoising Library for Ray Tracing.
该软件项目的目的是提供一个开放的、高质量的、高效的、易于使用的去噪库,使人们能够在基于光线追踪的渲染应用中大大减少渲染时间。它可以过滤掉随机光线追踪方法所固有的蒙特卡洛噪点,将每个像素所需的样本量减少多个数量级。
特性
支持各种 CPU 和 GPU:
英特尔 64 架构兼容 CPU
Apple Silicon
英特尔 Xe 架构 GPU
NVIDIA GPU 搭配 Volta、Turing、Ampere、Ada Lovelace 和 Hopper 架构
采用 RDNA2(仅限 Navi 21)和 RDNA3(Navi 3x)架构的 AMD GPU
最新版本:2.0
2.0 正式于2023年5月下旬发布,更新内容如下:
为英特尔 Xe 架构 GPU(Xe-LP、Xe-HPG 和 Xe-HPC)添加了 SYCL 设备
为 NVIDIA Volta、Turing、Ampere、Ada Lovelace 和 Hopper 架构 GPU 添加了 CUDA 设备
为 AMD RDNA2(仅 Navi 21)和 RDNA3(Navi 3x)架构 GPU 添加了 HIP 设备
删除了 oidnMapBuffer 和 oidnUnmapBuffer 函数
增加了对异步执行的支持
增加了物理设备 API,用于查询系统中支持的设备
增加了从物理设备 ID、UUID、LUID 或 PCI 地址创建设备的功能
增加了 SYCL、CUDA 和 HIP 互操作性 API 函数
增加了用于查询设备类型的 type 设备参数
增加了 systemMemorySupported 和 managedMemorySupported 设备参数,用于查询设备所支持的内存分配
添加了 externalMemoryTypes 设备参数,用于查询支持的外部内存处理类型
增加了 quality 过滤器参数,用于设置过滤质量模式
删除了 OIDN_STATIC_LIB 和 OIDN_STATIC_RUNTIME CMake 选项,原因是技术限制
更多详情可查看此处。
官方主页:
https://www.openimagedenoise.org/
https://github.com/OpenImageDenoise