Fedor84 W.I.P
и еще немного
Методы GI
Уравнение визуализации.
I. Точные против приближенных методов.
II: Собирающие против ударяющих методов.
III: Приближенные методы: видозависимые и видонезависимые решения.
GI методы, поддерживаемые VRay.
Уравнение визуализации.
Все современные визуализаторы основаны на rendering equation введенном James T. Kajiya в его работе 1986 года "Уравнение визуализации". Это уравнение описывает как свет распространяется в сцене. В статье Kajiya также предложил метод рассчета изображений, основывающийся на этом уравнении и использующий метод Монте-Карло, названный path tracing (Трассировка пути).
Можно отметить, что уравнение было известно задолго до того, как инженеры использовали его для рассчета радиационного теплообмена в различном окружении. Однако Kajiya был первым, кто применил это уравнение для рассчета графики.
Также можно отметить, что уравнение визуализации только "Приближенное уравнение Максвелла для электромагнетизма". Оно не пытается смоделировать все оптические феномены. Оно основывается только на геометрической оптике и, т.о. не може имитировать веще подобные дифракции, интерференции и поляризации. Однако оно может быть легко модифицировано для учета эффектов, зависящих отдлины волны, таких как дисперсия.
Из-за того что уравнение визуализации основывается на геометрической оптике, трассировка лучей очень удобный путь решения этого уравнения. Действительно большинство визуализаторов решают это уравнение основываясь на трассировке лучей.
Возможны разные формулировки уравнения визуализации, предложенная Kajiya выглядит так:
L(x,x1)=g(x,x1)[e(x,x1)+∫(s) r(x,x1,x2)L(x1,x2)dx2]
где:
L(x, x1) относится к свету, прошедшему через точку x1 к точке x;
g(x, x1) это геометрия (или член видимости);
e(x, x1) это интенсивность, излученного света из точки x1 по направлению к точке x;
r(x, x1, x2) относится к свету, рассеянному из точки x2 к точке x через точку x1;
S объединение всех поверхностей в сцене, а x, x1 и x2 точки, принадлежащие S.
Что означает это уравнение : свет достигающий данной точки x в сцене из другой точки x1 есть сумма света, излученного из всех других точек x2 к x1 и отраженного к x:
Исключая очень простые случаи, уравнение визуализации не может быть решено точно за конечное время рассчета. Однако мы можем получить результат настолько близкий, насколько захотим к настойщему решению - имея достаточно времени. Поиск алгоритмов рассчета глобального освещения был задачей нахождения достаточно точного решения фравнения за приемлемое время.
Уравнение визуализации одно. Различные визуализаторы просто применяют разные методы его решения. Если два визуализатора решают его достаточно аккуратно, тогда они генерирую подобные изображения для одной сцены. Это хорошо в теории, но на практике визуализаторы часто урезают или изменяют часть уравнения визуализации, что может приводить к разным результатам.
Другая, более философская точка зрения, что уравнение визуализации выведено из математической модели поведения света. Для целей компьютерной графики это очень хорошая модель, но она не описывает точно как свет ведет себя в реальном мире. Например, уравнение визуализации полагает, что световые лучи бесконечно тонкие и что скорость света бесконечна - ни то ни другое неверно в реальном мире.
I: Точные против приближенных методов.
Как отмечено выше мы не можем решить уравнение точно - есть всегда некоторая ошибка хотя она может быть сделана очень маленькой. В некоторых методах визализации, желаемая ошибка указывается пользователем и определяет аккуратность рассчетов (т.е. плотность выборок GI, или лучи GI, или число фотонов и т.д.). Неудобство этих методов то, что пользователь должен ждать пока весь процесс рассчета завершится, прежде чем результат может быть использован. Другое неудобство что он может потребовать много проб и ошибок для нахождения установок, которые произведут нужное качество. Однако большое преимущество этих методов то, что они могут быть очень эффективны в пределах указанных границ точности, т.к. алгоритм может сконцентрироваться на решении трудных частей уравнения визуализации (т.е. разделение изображения на независимые регионы, испольнение нескольких фаз рассчета и т.д.), и затем объединить результат.
В других методах изображение рассчитывается постепенно - в начале ошибка большая, но становится меньше по мере дополнительных рассчетов. В любой момент времени мы имеем частичный результат для всего изображения. Так, что мы можем прервать рассчет и использовать промежуточный результат.
Точные (объективные или силовые) методы.
Преимущества:
Производят очень аккуратный результат.
Только артефакты этих методов производят шум.
Визуализаторы точных методов обычно имеют только несколько управляющих элементов для указания качества изображения.
Обычно требуют очень мало добавочной памяти.
Недостатки:
Объективные методы не адаптивные и чрезвычайно медленные для малошумящих изображений.
Некоторые эффекты не могут быть рассчитаны вовсе этими методами (например каустика от точечного светильника через зеркально отражающую поверхность).
Может быть трудно ограничить требуемое качество при использовании этих методов.
Точные методы обычно оперируют напрямую с финальным изображением; GI решение не может быть сохранено и повторно использовано любым образом.
Примеры:
Трассировка пути (brute-force (силовой) GI в некоторых визуализаторах).
Двунаправленная трассировка пути.
Центр распространения света.
Приблизительные (предвзятые) методы:
Преимущества:
Адаптивные, обычно намного быстрее чем точные методы.
Могут рассчитывать некоторые эффекты, невозможные в точных методах (т.е. каустика от точечного светильника через зеркально отражающую поверхность).
Требования качества могут быть установлены и решение может улучшаться для достижения этих требований.
Для приближенных методов, GI решение может быть сохранено и повторно использовано.
Недостатки:
Результат может быть не совсем аккуратным (т.е. может быть размыт) хотя обычто ошибки могут быть сделаны так малы, как необходимо.
Возможны артефакты (т.е. утечки света через тонкие стены и т.п.).
Больше установок для управления качеством.
Некоторые приближенные методы могут требовать (и много) дополнительной памяти.
Примеры:
Карты фотонов.
Кэш освещения.
Radiosity.
Кэш света в VRay.
Гибридные методы: точные методы для некоторых эффектов, приближенные для других.
Преимущества:
Совмещают скорость и качество.
Недостатки:
Могут быть более сложны для установки.
Примеры:
Финальная сборка с радиусами Min/Max 0/0 + карта фотонов в mental ray.
QMC GI + карта фотонов или кэшем света в VRay.
Трассировщик света с отношением Min/Max = 0/0 + radiosity в 3dsmax.
II: Собирающие против ударяющих методов.
Ударяющие методы.
Они стартуют от светильников и распространяют световую энергию по сцене. Заметим, что удараяющие методы могут быть и точными и приближенными.
Преимущества:
Могут легко имитировать некоторые специфические световые эффекты, подобные каустике.
Недостатки:
Они не принимают вовнимание вид камеры; т.о. они могутрасходовать много времени на часть сцены, которая не видна или не вносит вклад в изображение (например каустика, которая не видна все равно будет рассчитываться).
Производя более точное решение для части сцены, которая близка к светильникам, могут получать далекие от источников света области с недостаточной точностью.
Не могут имитировать эффективно все сорта световых эффектов - светящиеся объекты и свет окружения (небесный); нефизические светильники трудны для имитации.
Примеры:
Карта фотонов (приближенный).
Трассировка частиц (приближенный).
Трассировка света (точный).
Некоторые методы излучательности (приближенный).
Собирающие методы.
Они стартуют от камеры и/или геометрии сцены. Заметим, что собирающие методы могут быть и точными и приближенными.
Преимущества:
Их работа основывается на части сцены, которая нас интерсует, т.о. они могут быть более эффективны чем ударяющие методы.
Могут производить очень точное решение для всех видимых частей изображения.
Могут имитировать разные световые эффекты (светящиеся объекты и окружение), не физические светильники.
Недостатки:
Некоторые световые эффекты (каустика для точечных или очень маленьких протяженных светильников) трудны или невозможны для имитирования.
Примеры:
Трассировка пути (точный).
Кэш освещения (финальный сбор в mental ray) (приближенный).
Некоторые методы излучательности (приближенный).
Гибридные методы.
Они комбинируют сбор и ударения; опять они могут быть и точными и приближенными.
Преимущества:
Могут имитировать почти все сорта световых эффектов
Недостатки:
Могут быть трудными для реализации и/или установки.
Примеры:
Финальный сбор + карта фотонов в mental ray (приближенный).
Карта освещения /qmc GI + карта фотонов в VRay (приближенный).
Двунаправленная трассировка пути и центр тарнспортировки света (точный).
Некоторые методы излучательности (приближенный).
III: Приближенные методы: видозависимые и видонезависимые решения.
Некоторые приближенные методы позволяют кэшировать GI решение. Кэш может быть или зависящим от вида или не зависящим.
Ударяющие методы.
Преимущества:
Ударяющие методы обычно производят видонезависимые решения.
Недостатки:
Решение обычно низкого качества (размытое или с недостатком деталей). Детализированное решение требует много времени и/или памяти.
Адаптивные решения трудны в реализации.
Области далекие от источников света могут быть рассчитаны с недостаточной точностью.
Примеры:
Карты фотонов.
Некоторые методы излучательности.
Собиращие методы.
Собиращие методы и некоторые гибридные методы позволяют иметь и видозависимые и видонезависимые решения.
Видозависимые решения.
Преимущества:
Только нужная часть сцены берется в рассмотрение (не тратися время на невидимые регионы).
Может работать с любым сортом геометрии (т.е. нет ограничения на тип геометрии).
Могут производить очень высококачественный результат (содержат все тонкие детали).
В некоторых методах видозависимая порция решения может быть тоже кэширована (глянцевые отражения, преломления и т.д.).
Требует меньше памяти чем видонезависимые методы.
Недостатки:
Требуют обновления для различных позиций камеры, но внекоторых реализациях часть решения может быть повторно использована.
Примеры:
Кэш света (в VRay, mental ray, finalRender, Brazil r/s, 3dsmax-совском трассировщике лучей).
Видонезависимые методы.
Преимущества:
Решение требует рассчета только раз.
Недостатки:
Должна рассматриваться вся геометрия сцены, даже если некоторые части не видны.
Тип геометрии в сцене обычно ограничивается треугольными или квадратными сетками (не позволяется процедурной или бесконечной геометрии).
Детальное решение требует много памяти.
Только диффузная часть решения может быть кэширована; видозависимая часть (глянцевое отражение) должна рассчитываться.
Примеры:
Некоторые методы излучательности.
Гибридные методы.
Различные комбинации видозависимой и видонезависимой техники могут быть использованы.
Примеры:
Карты фотонов и кэш освещенности в VRay.
Карты фотонов и финальный сбор в mental ray.
radiosity и трассировка света в 3dsmax.
GI методы, поддерживаемые VRay.
VRay поддерживает несколько методов для решения GI уравнения - точные, приближенные, ударения и сбора. Некоторые методы больше подхолят для некоторых специфичиских типов сцены.
Точные методы.
VRay поддерживает два точных метода для рассчета уравнения визуализации: QMC GI и progressive path tracing. Различие между ними что QMC GI работает с традиционым алгоритмом конструирования изображения (визуализация bucket-ов) и адаптивен, тогда как трассировка пути улучшает картинку целиком и не адаптируется.
Приближенные методы.
Все другие методы, используемые VRay (карта освещения, кэш света, карта фотонов) приближенные.
Ударяющие методы.
Карта фотонов - единственный ударяющий метод в VRay. Каустика может также быть рассчитана картой фотонов в комбинации с собирающими методами.
Собирающие методы.
Все остальные методы в VRay (QMC GI, карта освещенности, кэш света) собирающие методы.
Гибридные методы.
VRay может использовать разные GI движки для первичного и вторичного отскоков, что позволяет Вам комбинировать точный и приближенный методы, ударяющий и собирающий алгоритмы, в зависимости от Ваших потребностей.
(c)
