基于AI的渲染管线优化

课题背景： 照片级真实感渲染对场景的几何、材质、纹理及光照算法都提出了很高的要求，在实际生成过程中，高真实感资产的生成需要很大程度的人工参与。本课题探寻生成式网络与实时真实感渲染的结合，通过在渲染过程中增强细节和光照细节(如DLSS5)，增强渲染的真实感。 课题需求： 基于扩散模型增强引擎渲染结果的真实性，与实时神经渲染技术相结合，实现实时的真实感渲染。

1. 01

   计算机、人工智能等相关专业博士；

2. 02

   熟悉神经渲染技术栈，有GPU推理优化经验；

3. 03

   熟悉现代渲染管线的组成和优化细节；

4. 04

   具备良好的学术创新能力，在顶级会议 / 期刊发表过高质量论文；

5. 05

   具备优秀的系统工程能力，能把研究方法落到真实复杂系统中。