Intel® Open Image Denoise 库
这是 Intel Open Image Denoise 的 v2.5.1 版本。有关变更和新功能，请参阅文档。 功能请参阅 变更日志。请访问 请参阅 https://www.openimagedenoise.org 以获取更多信息。
Intel Open Image Denoise 是一套高性能的 开源 库, 用于使用光线追踪渲染的图像的高质量降噪滤镜。 Intel Open Image Denoise 是 [Intel® 渲染] 的一部分 工具包](https://software.intel.com/en-us/oneapi/render-kit) 并 在宽松的 [Apache 2.0] 许可下发布 license](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)。它已 获得了 [技术成就] 认证 奖项](https://press.oscars.org/news/14-achievements-be-honored-scientific-and-technical-awardsr) 由美国电影艺术与科学学院于 2025 年为其颁发 对电影业的贡献。
Intel Open Image Denoise 的目的是提供一个开放、高质量、高效且易于使用的降噪库，使人们能够大幅缩短基于光线追踪的渲染应用程序的渲染时间。它滤除随机光线追踪方法（如路径追踪）所固有的蒙特卡洛噪声，将每个像素所需的样本数量减少了几个数量级（取决于对真实数据的要求程度）。简单但灵活的 C/C++ API 确保该库可轻松集成到大多数现有或新的渲染解决方案中。
Intel Open Image Denoise 库的核心是一组基于 深度学习 的高效降噪滤波器，这些滤波器经过训练，可处理各种像素每个样本数 (spp)，从 1 spp 到几乎完全收敛。因此，它既适用于预览，也适用于最终帧渲染。这些滤波器可以使用仅包含噪声的颜色缓冲区 (beauty) 来降噪图像，也可以根据需要使用辅助特征缓冲区（例如反射率、法线），以尽可能保留更多细节。这些缓冲区通常由大多数渲染器支持作为任意输出变量（AOV），或者可以通过很少的努力实现。
虽然库中随附了一组预先训练的滤波器模型,但不必使用这些模型。要优化滤波器,
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