機械学習（ディープラーニング）によって、従来必要であった事前計算を不要にする方法の実践例を紹介します。

グローバルイルミネーションの計算は、リアルタイムに計算することが困難であり、事前計算ではベイク時間がかかってしまいます。そこで、直接光での照明結果を基に、ディープラーニングによって間接光での照明をリアルタイムに推定します。推定精度を向上させるため、全方位の周辺情報を統合して推定を行い、またその結果をアップスケールして実際のフレームに適用します。学習に用いた教師データの収集方法、学習モデルの構築、リアルタイム推定の実装、実際に適用した結果などを詳しく紹介します。