计算机图形学--实时光线追踪

实时光线追踪------计算机图形学高质量实时渲染(十一) 左边为上一帧,右边为当前帧,我们可以看见本来后面箱子后的内容是被遮挡住的,但是推走后变成未被遮挡住,此时我们去求箱子后遮挡部分的两帧屏幕对应位置会发现,右边的蓝点所显示的对应位置为左边的蓝点,这里是没有出错的,因为在屏幕空间确实对应的是蓝点,只是无法显示遮挡后的内容,这是屏幕空间的问题,如果进行线性blending的话肯定会问题,这就是disocclusion(不遮挡)的问题。如果我们在任何时候都把上一帧的结果,先给拉近当前帧的结果不就使得两者之间的颜色很相似,从而弱化了这一不正确的现象吗? 阅读详情

实时光线追踪

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光线追踪的应用场景
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实时光线追踪的算法和传统光线追踪在算法本身上并没有什么差异。而是硬件上的突破让速度更快。在这里插入图片描述在这里插入图片描述
RTRT关键的技术是降噪
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下图的降噪后的效果
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工业界对于实时光线追踪的降噪是如何做的
思路:
1.当前帧需要滤波,假设前一帧是滤波好的
2.假设场景的运动是非常连续的,使用motion vectors 找到一个像素上一帧在哪里
3.把上一帧的结果拿到当前帧来用,渲染当前场景
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当前帧的某个像素点,在上一帧该点在什么位置。如下图蓝色点所示。
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当前帧的渲染结果,依赖上一帧的结果。
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降噪前:
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降噪后:
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真实渲染场景:
在这里插入图片描述存在的问题:
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解决方案:
1.Clamping
2.Detection
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不管是
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地板是glossy的,移动物体的时候地板的反射有延迟
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截图和公式来源闫令琪老师games202课程
感谢闫令琪老师为我们带来这么精彩的图形学课程
https://www.bilibili.com/video/BV1YK4y1T7yY?p=12

如何通过数理优化提升计算机图形学中的渲染效率 计算机图形学中的渲染效率一直是提升图形处理系统性能的重要议题。通过数理优化方法,结合先进的数学模型和算法,可以显著提升渲染效率,减少计算资源消耗,并为复杂场景的实时渲染提供支持。本文将探讨在计算机图形学中应用数理优化的核心技术、发展趋势以及经典案例,揭示如何通过这些方法提升渲染效率。 阅读详情

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