Nvidia AI 去噪器项目教程

Nvidia AI 去噪器项目教程

NvidiaAIDenoiser A simple implementation of Nvidia's AI denoiser 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nv/NvidiaAIDenoiser

1. 项目介绍

Nvidia AI 去噪器是一个简单的实现，基于 Nvidia 的 AI 去噪技术。该项目提供了一个命令行工具，用于对图像进行去噪处理。去噪器利用 Nvidia 的 CUDA 和 OptiX SDK，能够在支持的 Nvidia GPU 上高效运行。该项目适用于需要对渲染图像进行后期处理的开发者，尤其是在光线追踪渲染中，去噪技术可以显著提高图像质量。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，确保你的系统满足以下要求：

• Nvidia 驱动版本至少为 465.84 或更高。
• Nvidia GPU 架构为 Maxwell 或更新。
• 安装 CUDA 工具包。
• 安装 OptiX 7/8 SDK。

2.2 构建项目

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/DeclanRussell/NvidiaAIDenoiser.git
   cd NvidiaAIDenoiser
   

2. 设置环境变量 OPTIX80_PATH 为 OptiX SDK 的路径：

   export OPTIX80_PATH=/home/rabbit/NVIDIA-OptiX-SDK-8.0.0-linux64-x86_64
   

3. 安装依赖：

   sudo apt install -y openimageio-tools
   

4. 构建项目：

   mkdir build && cd build
   cmake ..
   make
   

2.3 使用示例

以下是一个简单的使用示例，假设你已经构建了项目并生成了可执行文件 Denoiser：

./Denoiser -i input_image.png -o output_image.png

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 光线追踪渲染：在光线追踪渲染中，图像通常包含大量的噪点。使用 Nvidia AI 去噪器可以显著减少这些噪点，提高图像质量。
• 视频后期处理：在视频后期处理中，去噪技术可以用于提高视频的视觉质量，尤其是在低光照条件下拍摄的视频。

3.2 最佳实践

• 提供 AOV（附加输出变量）：为了获得最佳的去噪效果，建议提供尽可能多的 AOV，如 albedo 和 normal AOV。
• 调整混合参数：通过调整 -b 参数，可以控制去噪效果与原始图像的混合程度。
• 使用 HDR 训练数据：默认情况下，去噪器使用 HDR 训练数据。如果处理的是 LDR 图像，可以设置 -hdr 0 来切换到 LDR 训练数据。

4. 典型生态项目

• Blender：Blender 是一个开源的三维建模和渲染软件，可以集成 Nvidia AI 去噪器用于渲染后的图像处理。
• Unreal Engine：Unreal Engine 是一个强大的游戏引擎，支持光线追踪渲染，可以利用 Nvidia AI 去噪器提高渲染图像的质量。
• V-Ray：V-Ray 是一个广泛使用的渲染引擎，可以与 Nvidia AI 去噪器结合使用，以提高渲染输出的质量。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 Nvidia AI 去噪器项目，提升图像和视频的质量。

NvidiaAIDenoiser A simple implementation of Nvidia's AI denoiser 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nv/NvidiaAIDenoiser