เนื้อหาในเว็บไซต์นี้ได้รับการแปลโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือเทคโนโลยีการแปลด้วยเครื่อง และอาจมีข้อผิดพลาด

Skip to content
3D

การสุ่มตัวอย่างใหม่ของการส่องสว่างแบบกระจายทั่วโลกแบบไดนามิก

Author

แซนเดอร์ มาเยอร์ซิก (NVIDIA), โทมัส มุลเลอร์ (NVIDIA), อเล็กซานเดอร์ เคลเลอร์ (NVIDIA), เดเร็ก โนวรูเซซาห์ไร (McGill), มอร์แกน แมคไกวร์ (Roblox และ McGill)

Venue

การบรรยาย ACM SIGGRAPH 2021

Abstract

การส่องสว่างแบบโต้ตอบทั่วโลกยังคงเป็นความท้าทายในฉากที่มีความซับซ้อนทางเรดิโอเมตริกและเรขาคณิต กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างเฉพาะทางมีประสิทธิภาพสำหรับการขนส่งแบบสเปคูลาร์และใกล้สเปคูลาร์ เนื่องจากการกระเจิงมีความแปรปรวนในทิศทางที่ค่อนข้างต่ำต่อเหตุการณ์การกระเจิงแต่ละครั้ง ในทางตรงกันข้าม ความแปรปรวนสูงจากเส้นทางการขนส่งที่ประกอบด้วยเหตุการณ์การกระเจิงแบบหยาบมันวาวหรือแบบกระจายหลายครั้งยังคงเป็นปัญหาที่ยากต่อการแก้ไขด้วยจำนวนตัวอย่างที่น้อย เราขยายการติดตามเส้นทางแบบทิศทางเดียวเพื่อแก้ไขปัญหานี้โดยการรวมการสุ่มตัวอย่างใหม่ของแหล่งข้อมูลในพื้นที่หน้าจอและการสำรวจแบบบางในพื้นที่โลก ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวอย่างสำหรับการมีส่วนร่วมของการขนส่งที่สิ้นสุดที่เหตุการณ์การกระเจิงแบบกระจายได้อย่างมีนัยสำคัญ การทดลองของเราแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่ชัดเจน -- ในเวลาและคุณภาพที่เท่ากัน -- เมื่อเทียบกับพื้นฐานที่ติดตามเส้นทางอย่างเดียวและพื้นฐานที่สำรวจอย่างเดียว นอกจากนี้ เมื่อรวมกับตัวลดเสียงรบกวนทั่วไป เราสามารถแสดงภาพการส่องสว่างทั่วโลกในฉากที่ซับซ้อนได้แบบโต้ตอบ