セッション分野

ENG(エンジニアリング)

キーワード

モデル学習

レンダリング

対象プラットフォーム

なし

セッション難易度

求められるスキル

・シェーダおよびリアルタイムレンダラーの基礎的な開発経験をお持ちの方
・最新のグラフィックス技術動向に興味のある方

得られる知見

・ニューラルネットワークの基礎知識
・リアルタイムグラフィックス向けの、小さくシンプルなニューラルネットワークを学習し、推論を実行する具体的な手順
・ランタイムシェーダ上でニューラルネットワークによる推論を行う具体的なコード
・Slang、SlangPy、D3D12 Cooperative Vector の概要

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GPUとグラフィックスAPIの進化に伴い、グラフィックスエンジニアが直接、ニューラルネットワークを使って従来のグラフィックス処理を高品質化、最適化することが可能になっています。
しかし、機械学習、ニューラルネットワークの応用という新しい取り組みにはまず、理論の理解と実装への落とし込みのための、着実な学習が必要になります。
そこで本セッションでは、①ニューラルシェーディングに取り組むにあたって最低限必要な機械学習とニューラルネットワーク基礎理論、②学習と推論を行うための実践的なツールとライブラリの利用方法、③ランタイムで自作のシェーダを用いた推論処理、の3つを順に解説します。

2025年のSIGGRAPHで発表されたニューラルシェーディングコースを参考に、日本語で、よりわかりやすく、1時間の枠で概要の理解と実践のための「最初の階段」を登ることを目的とした入門講演です。