Gerçek Zamanlı Olmayan Raytracing

Gerçek zamanlı ışın izleme (ve raymarching vb.) İle biraz oynadım, ancak gerçek zamanlı olmayan ışın izleme için çok fazla zaman harcamadım - daha yüksek kaliteli görüntüler veya ön işleme videoları ve benzerleri için.

Gerçek zamanlı olmayan durumda görüntü kalitesini artırmak için yaygın bir teknik biliyorum sadece piksel başına çok daha fazla ışın dökmek ve sonuçları ortalama.

Gerçek zamanlı olmayan durumda normalde gerçek zamanlı olarak yapacağınız şeyden daha iyi görüntü kalitesi olarak öne çıkan başka teknikler var mı?

Yol izleme, gerçek zamanlı olmayan fotogerçekçi oluşturmada standart tekniktir ve temel yol izlemeyle gerçekten alamadığınız kostikler gibi efektler elde etmek için özellikle çift ​​yönlü yol izlemeye bakmalısınız . İki yönlü yol izleme ayrıca aşağıdaki resimde gösterildiği gibi yer gerçeğine daha hızlı yakınlaşır: Ayrıca Metropolis hafif ulaşım (MLT), mevcut "iyi" yolları değiştirerek yer gerçeğine daha da hızlı dönüşen daha gelişmiş bir yol izleme tekniğidir:

Daha fazla ışını daha önemli yönlere odaklayarak daha hızlı yakınsama için önemli örneklemeyi de kullanabilirsiniz. Yani BRDF'ye dayalı ışınları (olasılık yoğunluğu fonksiyonunu kullanarak BRDF sivri uçlarına doğru) veya ışık kaynağına odaklayarak veya iki dünyadan en iyi şekilde yararlanarak ve çok önemli örnekleme kullanarak. Bu tamamen gürültüyü tarafsız bir şekilde azaltmakla ilgilidir. Ayrıca , oluşturulan görüntülerdeki gürültüyü daha da azaltmak için ses çıkarma teknikleri vardır .

Daha ileri tekniklere bakmadan önce tarafsız kaba referans olarak hizmet etmek için temel kaba kuvvet Monte Carlo yol izleyiciyi uygulamak en iyisidir. Hata yapmak ve fark edilmeyen önyargıyı tanıtmak oldukça kolaydır, bu nedenle basit bir uygulamaya sahip olmak referans için etrafta olması iyidir.

Katılımcı medyaya yol izleme uygulayarak da gerçekten güzel sonuçlar elde edebilirsiniz, ancak bu çok hızlı bir şekilde yavaşlar: D

Büyük olanlardan biri üçgen kafeslerden ziyade yapıcı katı geometrinin kullanılmasıdır . Işın-üçgen kavşakları hemen hemen diğer ışın şekli kavşaklarından daha hızlıdır, ancak julia fraktalları veya genel parametrik fonksiyonlar gibi gerçekten egzotik şekillerden bahsetmemek için, bir silindir veya torusun yüzeyini yaklaşık olarak belirlemek için çok sayıda üçgen alır. bazı oluşturucular destekliyor.

Bir diğeri, render-time foton haritalama ve dağınık yansıma hesaplamalarının kullanılmasıdır: bu, değişen bir sahnede doğru ışık efektleri elde etmenizi sağlar. Gerçek zamanlı ışın izlemede, bunların hesaplanması çok pahalıdır, bu nedenle ışık kaynakları ve ana geometri elemanları sabit (zorla hesaplamaya izin vermek) için zorlanır veya etkiler tamamen atlanır.

Bunu yazarken monte carlo yol izlemesini bilmesem de, yanlışlıkla tanımladım. İronik olarak, monte edilmiş carlo yolu izleme, o zaman aradığım cevaptı.

Saf monte carlo yol izleme, bir pikselin renk değerini sayısal olarak çözmek için oluşturma denklemi olarak adlandırılan bir şeyi değerlendirerek çalışır. Bir piksel içinde rastgele titreşerek rastgele örnekler alır (daha iyi örnekleme stratejileri ve filtreleme vardır: Bir piksel içinde birden fazla rastgele örnek kullanarak kenar yumuşatma için temel neden nedir? ) Ve ayrıca bir ışın bir yüzeye çarptığında rastgele yönlerde sıçrayarak .

Size iyi sonuçlar vermek için çok sayıda örnek alabilir ve yeterli örnek olmadığında, görüntünüz gürültülü görünecektir. Gürültüyü yarıya indirmek için 4 kat daha fazla örnek gerekir. Oluşturma süreleri, basit bir sahne için 8 modern CPU çekirdeği kullanılarak bir saat civarında olabilir.

Önem örnekleme veya oluşturulduktan sonra görüntüyü kınama gibi daha hızlı görüntü elde etmenizi sağlayan daha gelişmiş monte carlo yol izleme teknikleri vardır.

Monte carlo yol izleme, fotogerçekçi görüntüler oluşturabilir ve sadece fiziksel yasalara uyduğu için size birçok gelişmiş görüntü oluşturma özelliği sunar, böylece gerçekçi sonuçlar verir.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz: http://blog.demofox.org/2016/09/21/path-tracing-getting-started-with-diffuse-and-emissive/

İşte cpu çekirdeklerimin 8'ini kullanarak işlemek yaklaşık bir saat süren bir örnek resim: