AF-NTC神经纹理压缩论文入选SIGGRAPH Asia
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AF-NTC神经纹理压缩论文入选SIGGRAPH Asia
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AI 综述
AMD研究人员Shin Fujieda与Takahiro Harada的AF-NTC论文入选SIGGRAPH Asia 26并将在会上发表。该方法为神经纹理压缩引入显式各向异性过滤，以改善固定UV/LOD训练造成的近处画面发糊问题。 报告称，在10组材质—场景测试中，AF-NTC仅需BC7完整mip链体积的25%，较不含各向异性过滤的trilinear-BC7提升1.3至7.6 dB；与体积约为其4倍的aniso-BC7相比，差距为0至3.4 dB。
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最新进展11月11日 08:49
AF-NTC 神经纹理压缩论文入选 SIGGRAPH Asia 26：显式学习各向异性过滤报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- AGI HuntAF-NTC 神经纹理压缩论文入选 SIGGRAPH Asia 26：显式学习各向异性过滤
AF-NTC 神经纹理压缩论文入选 SIGGRAPH Asia 26，提出显式学习各向异性过滤，改善固定 UV/LOD 训练导致的近处画面发糊问题。仅需 BC7 完整 mip 链体积的 25%，在全部 10 组材质-场景上较无 AF 的 trilinear-BC7 提升 +1.3 至 +7.6 dB。与体积 4 倍的 aniso-BC7 差距为 -0.0 至 3.4 dB。
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