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Crea flujos de trabajo de renderizado neuronal en tiempo real con Metal
Descubre cómo integrar el aprendizaje automático en tu flujo de trabajo de renderizado en tiempo real con Metal 4. Analizaremos patrones de implementación prácticos y mejores prácticas para lograr resultados con calidad de producción mediante la eliminación de ruido neuronal de MetalFX, con información real proporcionada por Redshift Live de Maxon. Obtén información sobre cómo entrenar e implementar un mapeador de tonos neuronal utilizando el codificador de comandos de ML en línea con tu trabajo gráfico. Por último, explora la nueva API tensor para crear y evaluar redes neuronales pequeñas y especializadas directamente dentro de tus sombreadores.
Capítulos
- 0:00 - Introducción
- 2:16 - MetalFX Denoising
- 9:57 - Implementa redes de ML personalizadas con Metal 4
- 13:40 - Redes neuronales integradas con tensorOps
- 20:55 - Próximos pasos
Recursos
- Training a neural network to render irradiance in real time
- Metal sample code library
- Download the Metal Performance Primitives (MPP) Programming Guide
- Understanding the Metal 4 core API
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8:46 - Compute camera-only motion vectors
#include <metal_stdlib> using namespace metal; // Compute camera-only motion vectors float4 clipCurrent = viewProjCurrent * float4(worldPos, 1.0); float2 ndcCurrent = clipCurrent.xy / clipCurrent.w; float4 clipPrevious = viewProjPrevious * float4(worldPos, 1.0); float2 ndcPrevious = clipPrevious.xy / clipPrevious.w; float2 motion = ndcPrevious - ndcCurrent; // Get subpixel offset for current and previous frames float2 jitterCurrent = getJitter(frameIndex); float2 jitterPrevious = getJitter(frameIndexPrevious); motion -= jitterPrevious - jitterCurrent;
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