34、交互式光照贴图与辐照度体积预览加速技术解析

交互式光照贴图与辐照度体积预览加速技术解析

在光线追踪领域，为了实现快速且高质量的全局光照效果，需要运用一系列的加速技术。本文将详细介绍这些技术，包括采样与收敛判断、多种加速策略以及性能评估方法等内容。

1. 采样与收敛判断

在光照计算中，初始采样大小设定为 12 个样本，并且在后续的每次迭代中样本数量会翻倍。通过追踪每个纹素的方差信息，我们可以计算标准误差，以此判断均值是否达到特定的置信区间。这里我们采用 95% 的置信区间，当满足该条件时，纹素被认为完全收敛。以下是用于描述方差追踪的内核代码：

1 float quantile = 1.959964f; // 95% confidence interval
2 float stdError = sqrt(float(varianceOfMean / sampleCount));
3 bool hasConverged =
4         (stdError * quantile) <= (convergenceErrorThres * mean);

在光照贴图图表之间可能会出现接缝问题，这是因为在世界空间中相邻但在光照贴图空间中距离较远的两个纹素的光照可能不同。目前的 GPU 全局光照（GI）求解器工具尚未解决此问题，我们依赖现有的基于 CPU 的缝合器来处理。

2. 加速技术

为了降低每次细化步骤的成本，GI 求解器采用了多种加速技术，旨在以最少的近似值更快地收敛到最终的 GI 解决方案，同时为用户在屏幕上呈现连贯的结果。

2.1 视图优先级