Нереалізація в режимі реального часу

Я дуже багато грав у режимі ретрайсінгу в режимі реального часу (і ремаркетингу тощо), але не витрачав стільки часу на непроменеву передачу в режимі реального часу - на зображення високої якості або на попереднє відтворення відео тощо.

Я знаю, що одним із поширених прийомів поліпшення якості зображення у випадку, що не відбувається в реальному часі, є просто МНОГО більше променів на піксель і середнє значення результатів.

Чи є якісь інші методи, які виділяються як хороші способи покращити якість зображення у випадку, що не відбувається в реальному часі, ніж те, що ви зазвичай робите у випадку реального часу?

Шлях трасування - це стандартна методика фотореалістичного візуалізації в режимі реального часу, і вам слід спеціально заглянути в двонаправлене трасування шляху, щоб отримати ефекти, подібні до каустики, яких ви не можете реально отримати за допомогою базового відстеження шляху. Двонаправлене трасування шляху також швидше переходить до основної істини, як показано на зображенні нижче: Також Метрополіс легким транспортом (MLT) - це більш досконала техніка відстеження шляху, яка навіть швидше переходить до основної істини шляхом мутації існуючих "хороших" шляхів:

Ви також можете використовувати вибірку важливості для швидшого зближення, фокусуючи більше променів на важливих напрямках. Тобто, фокусуючи промені, засновані на BRDF (більше на шип BRDF, використовуючи функцію густини ймовірності) або на джерело світла, або отримати найкраще з двох світів і використовуючи вибірку з великою важливістю. Це все про зменшення шуму неупереджено. Існують також методи позначання для подальшого зменшення шуму у відтворених зображеннях.

Я думаю, що найкраще спочатку застосувати базовий грубої сили провідник Монте-Карло, щоб послужити об'єктивним орієнтиром, перш ніж вивчити більш досконалі методи. Зробити помилки і запровадити зміщення, що проходить непомітно, досить просто, тому для простого впровадження добре мати для ознайомлення.

Ви також можете отримати кілька дійсно приємних результатів, застосувавши трасування шляхів до медіа-учасників, але це стає дуже повільним: D

Одне з великих - використання конструктивної суцільної геометрії, а не трикутних сіток. Перехрестя трикутника променя швидше, ніж майже будь-яке інше перехрестя у формі променів, але для наближення поверхні циліндра чи тору потрібно величезна кількість трикутників, не кажучи вже про деякі дійсно екзотичні форми, такі як фрактали Джулії або узагальнені параметричні функції, які деякі рендери підтримують.

Інша полягає у використанні відображення фотонів у режимі відображення та дифузних обчисленнях взаємовідбиття : це дозволяє отримувати точні освітлювальні ефекти в мінливій сцені. У режимі ретрайзінгу в режимі реального часу вони є занадто дорогими для обчислення, тому або джерела світла, і основні елементи геометрії змушені бути нерухомими (щоб дозволити попередній розрахунок), або ефекти повністю опущені.

Незважаючи на те, що я не знав про простеження шляху Монте-Карло, коли писав це, я випадково описав це. За іронією долі, пошук монто карло - відповідь, яку я шукав у той час.

Наївне монто-карло трасування шляху працює, оцінюючи те, що називається рівнянням візуалізації, щоб чисельно вирішити значення кольору пікселя. Він бере випадкові зразки шляхом випадкового тремтіння в межах пікселя (є кращі стратегії вибірки та фільтрація: яке основне міркування для запобігання згладжуванню з використанням декількох випадкових зразків у межах пікселя? ), А також шляхом підстрибування у випадкових напрямках, коли промінь потрапляє на поверхню .

Це може зайняти багато зразків, щоб отримати хороші результати, а при недостатній кількості зразків ваше зображення буде виглядати галасливим. Щоб розрізати шум навпіл, потрібно 4 рази більше проб. Час візуалізації може бути приблизно за годину, використовуючи 8 сучасних ядер CPU для простої сцени.

Існують більш досконалі методи відстеження шляху Монте-Карло, які дозволяють швидше отримувати кращі зображення, такі як вибірка важливості або позначення зображення після його надання.

Трасування шляху в Монте-Карло може створювати фотореалістичні зображення та надає безліч розширених функцій візуалізації лише тому, що воно відповідає фізичним законам і дає реалістичні результати.

Більше про це можна прочитати тут: http://blog.demofox.org/2016/09/21/path-tracing-getting-started-with-diffuse-and-emissive/

Ось приклад зображення, на який було потрібно близько години, щоб візуалізувати всі 8 моїх процесорних ядер: