Irakli Koiava

Packet based coherent ray tracing სურათზე ნაჩვენებია მსგავსი სხივები და მათი შემომსაზღვრელი ფრუსტუმი.         საწარმოო რენდერერებში, მაშინ, როდესაც პროექტში არსებული სცენის მოცულობა იზრდება, იზრდება სცენაში არსებული ობიექტების რაოდენობა, იზრდება სენსორის გარჩევადობა, ... , საჭირო ხდება დამატებითი ოპტიმიზაციების გაკეთება რათა რენდერერი დასმულ ამოცანებს ადვილად გაუმკლავდეს. წინა პოსტებში ჩვენს მიერ განხილული რენდერის პროცესში ხდებოდა ციფრულ გამოსახულების თითოეული პიქსელისთვის აღდგენილი კამერიდან მიმართული პირველადი სხივების მიდევნება სათითაოდ. ამ დროს ხდებოდა თითოეული სხივისათვის თანაკვეთის შემოწმება სცენასთან, რომელიც გულისხმობს თანაკვეთების შემოწმებას სცენის შესაბამისი ხის( BVH -ის) კვანძებთან რეკურსიულად, ძირიდან ფოთლებისკენ. შესაბამისად ყოველი სხივს თავიდან უწევს ხეში ჩასვლა შესაბამის ფოთლებამდე სადაც უკვე ხდება უშუალოდ პრიმიტივებთან თანაკვეთის გამოთვლა. სცენაში არსებული ობიექტების რაოდენობის ზრდა იწვევს ხის ზრდას სიმაღლეში და შესაბამისად თანაკვეთის დათვლის ...

Resamped  Importance Sampling სურათზე ნაჩვენებია დავითის მოდელი გარემოს განათებაში. 1 - შენჩევა BRDF-ით, 2 - მრავალი მნიშვნელოვნობით შერჩევა (MIS). 3 - შერჩევა მნიშვნელოვნობის გადარჩევით (RIS).         მეთოდი გვეხმარება პირდაპირი განათების დათვლის პროცესში მოვახდინოთ მნიშვნელოვნობით შერჩევა გადარჩევის გზით.         მეთოდის არსი მდგომარეობს შემდეგში: მაგალითად გვაქვს გეომეტრიული მოდელი რაიმე მატერიალით მოთავსებული გარემოს განათებაში(იხილეთ ზემოთ მოცემული სურათი). ჩვენ შეგვიძლია გარემოს განათებაზე მოვახდინოთ n შერჩევა, შემდეგ ამ n შერჩევისთვის დავითვალოთ განათება ხილვადობის ტესტის გარეშე, რაც თავისმხრივ ყველაზე რთული და მძიმე ნაწილია პირდაპირი განათების დათვლის მომენტში. ამის შემდეგ ამ n დათვლილი განათებიდან მოვახდინოთ m განათების ამორჩევა განათების ინტენსიობების პროპორციული ალბათობებით და ბოლო ეტაპზე მოვახდინოთ m შერჩეული განათებისათვის ხილვადობის შემოწმება. ამ გზით ჩვენ მეტი ყურადღება გადაგვაქვს მაღალი ინტენსივობის მქონე...

Bidirectional Path Tracing სურათზე ნაჩვენებია ორმხრივი(მარცხენა) და ცალმხრივი(მარჯვენა) გზების მიდევნების მეთოდის მუშაობის შედეგი         იმისათვის, რომ სხვადასხვა ხასიათის სინათლის გადამტანი გზები ჩავწეროთ უფრო აღქმადი სახით იყენებენ რეგულარულ გამოსახულებებს. მაგალითად დიფუზიურ, სპეკულარულ, მანათობელ ზედაპირებს თუ აღვნიშნავთ შესაბამისად D , S , L სიმბოლოებით, ხოლო E -თი კამერას მაშინ შევძლებთ ნებისმიერი გზის აღწერას რეგულარული გამოსახულების სახით. მაგალითდ გზა განათებისა რომელიც იწყება მანათობელი ზედაპირიდან, ეცემა ერთ ან რამოდენიმე დიფუზიურ ზედაპირს, შემდეგ სპეკულარულს და შემდეგ ხვდება კამერაში ჩაიწერება ასე: LDD*SE .         ცალმხრივი გზების მიდევნების მეთოდი გზის მიდევნებას იწყებს კამერიდან და ამთავრებს მანათობელ ზედაპირზე, ასე რომ ამ მეთოდით მიღებული გზები დაიწყება E-თი და დასრულდება L-ით. უბრალო, ცალმხრივი გზების მიდევნების მთავარ პრობლემას წარმოადგენს პატარა ზომის განათებაზე შემთხვევითად მოხვედრის მცირე ალბათობა, თუმცა ამ პრობლემ...

Sampling Spherical Light         გზების მიდევნების მეთოდში განათების შერჩევა გულისხმობს განათებისკენ მიმართული ვექტორების გენერირებას. განათების შერჩევა განსაკუთრებით ეფექტურია როდესაც ზედაპირის მოცემულ წერტილში განათების მიერ შედგენილი კუთხე არის მცირე და BRDF -ის შერჩევით განათების მოხვედრის ალბათობა მცირეა.         განვიხილოთ სფერული განათების შერჩევის პროცესი. სფერული განათების შერჩევისას არსებული შემთხვევები შეგვიძლია გავყოთ 2 ნაწილად: როდესაც წერტილი ექცევა სფეროს შიგნით და როდესაც არის გარეთ. პირველ შემთხვევაში ნებისმიერი შერჩეული ვექტორი აუცილებლად განათებისკენაა მიმართული, ასე რომ საკმარისია მოვახდინოთ მიმართულების შემთხვევითი თანაბარი შერჩევა. ახლა განვიხილოთ შემთხვევა, როცა წერტილი განათების გარეთაა(იხილეთ ზემოთ მოცემული სურათი). სიმარტივისთვის შემთხვევა განვიხილოთ 2 განზომილებაში. წერტილი რომლისთვისაც ვახდენთ მიმართულებების შერჩევას აღვნიშნოთ P-თი, სფეროს ცენტრი O-თი ხოლო რადიუსი r-ით. პირველ რიგში უნდა დავითვალოთ სფერო...

Importance Sampling         სტატისტიკაში მნიშვნელოვნობით შერჩევა არის კონკრეტული განაწილების მახასიათებლების შეფასების მეთოდი, მაშინ როდესაც გვაქვს ელემენტები მხოლოდ სხვადასხვა განაწილებებიდან და არა იქიდან რომელიც გვაინტერესებს. კომპიუტერულ გრაფიკაში, როდესაც ჩვენი ინტერესია "რენდერის" განტოლებაში ინტეგრალის ამოხსნა, რაც თავის მხრივ გულისხმობს ყველა იმ განათების დათვლას რომელიც ხვდება ზედაპირის კონკრეტულ წერტილში გარემოდან(ნახევარსფეროდან) ვახდენთ მონტე კარლოს ინტეგრირებას ნახევარსფეროში( BRDF -ის პროპორციულად) და რაც უფრო ვზრდით შერჩეული ელემენტების რაოდენობას მით უფრო ვუახოვდებით შედეგს. თუმცა ჩვენს შემთხვევაში როდესაც რეალურად ჯამს ვითვლით და როდესაც სხვადასხვა მიმართულებიდან სხვადასხვა ინტენსიობით მოდის სინათლე, ჯამის დათვლის დროს განაწილების ის ელემნტები რომლებიც პოულობენ დიდი ინტენსიობის მქონე განათებას მნიშვნელოვნად ცვლიან ჯამს, ხოლო დაბალი ინტენსიობის ნაკლებადმნიშვნელოვნად. შერჩევა მნიშვნელოვნობით გულისხმობს რომ ნაცვლად თანაბარი შერჩევისა მოვახდინოთ შ...

Path Tracing         კომპიუტერულ გრაფიკაში გზების მიდევნების მეთოდი არის ალგორითმი, რომელიც ფიზიკური პროცესის სიმულაციით საფუძველზე 3 განზომილებიანი სცენებისთვის ახდენს გლობალური განათების  გამოთვლას და იღებს მაქსიმალურად რეალისტურ გამოსახულებას. განსხვავებით ფარტოდ გავრცელებული, პროექციაზე და რასტერიზაციაზე დაფუძნებული მეთოდებისაგან ის ბუნებრივი გზით, მარტივად იღებს ისეთ ვიზუალურ ეფექტებს როგორიცაა: ხედვის სიღრმე( Depth Of Field ), რბილი ჩრდილები(Soft Shadow), გადღაბნილი მოძრაობა, როგორც კამერის ასევე ობიექტების( Motion Blur ), მწველი სხივები( Caustics ) და ბევრი სხვა, რომლებიც სხვა მეთოდებში მიიღება სხვადასხვა, სპეციალურად დამუშავებული ალგორითმებით.         განსხვავებით სხივების მიდევნების მეთოდი საგან, რომელიც ხშირ შემთხვევაში ითვლის მხოლოდ პირველად სხივებს, გზების მიდევნების ალგორითმი ცდილობს აღადგინოს კამერიდან სინათლემდე მიმავალი ყველა შესაძლო გზები. თავად ალგორითმის აზრი იმაში მდგომარეობს, რომ ობიექტების ზედაპირის კონკრეტული...