人力资源-2022elvishray新算法框架VIP免费

第1页共10页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共10页elvishray新算法框架Version2.0.0.0Len3dCopyright©2007Len3d.Allrightsreserved.前言本文描述了一种渲染器的新算法框架，只是我个人对elvishray的建议，仅供参考。需求分析mentalray是一个极其优秀的混合渲染器，尤其是它的光线追踪功能，做得非常好，非常智能，尽量用最少的光线取得最好的结果（很好的采样分布算法和自动减少无效采样）但它依然是基于传统的光线追踪算法框架发展而来的，按我的使用经验，这带来很多问题。在mentalray中，对不同的光线类型，如eyeray,shadowray,reflectedray,refractedray,finalgatherray等，都要分别做不同的优化，导致算法非常复杂，而各种光线的表现又不尽相同，导致使用时很难预测各种光线的行为，也就很难预测达到的效果与渲染时间，这对于产品级的制作是很大的麻烦，意味着开支预算变得困难。虽然mentalray尽量让参数的变化直接与渲染时间的变化呈线性关系，但对于reflectedray和refractedray，众所周知，其递归光线追踪的过程构成一颗二叉树形式，称为光线树，这样对于K次反射/折射，R个象素，总供需要计算的光线数目近似于(2k+1-2)R条，这是呈指数增长的，所以递归层数K一深，整个渲染过程马上就慢下来了，更糟糕的是，如果再开启阴影，每个交点处至少发射一条阴影测试光线，更一般的，开启区域阴影时，不妨设每个交点处平均发射m条shadowray，则所需的光线总数约为(2k+1-2+m(2k-1))R条，这种增长非常可怕，而且不同的特效同时开启时，速度的变慢不是简单的线性组合，而是会相互影响，这就是为什么单独打开mentalray的某一种特效，速度尚可接受，但同时打开几种特效时，速度就慢得让人难以忍受了，所以想要用mentalray达到很好的效果和渲染时间的平衡，需要大量的试验和人工参数调整，需要使用者有非常丰富和老道的使用经验，即使如此，调整mentalray诸多的复杂而神秘的参数，依然是一种痛苦的折磨。总结起来，mentalray在这方面的缺点主要有：1.基于传统的光线追踪算法框架，各种特效增加的渲染时间与象素（包括自适应采样产生的子象素）数目成正比。因此，假如你只想增加景物边缘的反走样，而不在乎反射/折射的精细程度，mentalray依然发射更多的反射/折射光线，忠实的增加渲染时间。2.各种光线类型的优化方法不统一，算法复杂维护困难，且对于产品级的应用，难以预测渲染时间的开销，难以预测并保证最终效果，总是要求用户试了才知道。第2页共10页第1页共10页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共10页3.无论mentalray如何优化其算法，反射/折射光线，依然与反射/折射层次数呈指数增长关系。4.同时开启多种效果时，渲染时间不是单独开启各种效果时渲染时间简单的线性组合，而是会相互影响。例如，射/折射层次增加亦会使阴影光线数目呈指数增长。5.参数复杂而且神秘，难于调整，需要极为丰富的使用经验。想要达到效果和渲染时间的平衡，需要大量反复的调整和试验，影响制作效率。针对这些问题，我设计了如下这种新算法框架，希望能有助于解决这些问题，其实该架构也非常简单，其核心思想依然是分而治之的思想，我借鉴了Reyes的思想，并对Reyes与光线追踪算法中各自的一些概念进行了推广，提供了一种统一的架构。算法框架描述1.光线类型的推广Reyes算法只处理一种光线类型，就是mentalray中称为eyeray的光线，它只渲染观察者直接可见的景物，Reyes还有一个区别于mentalray这类光线追踪渲染器的主要特点，就是将HiddenSurfaceRemoval（简称hiding）和shading过程分开，这样的好处是，增加物体边缘的反走样，不会增加多少渲染时间，因为更耗时的shading过程由另一个与象素数目（由采样数目控制）无关的参数shadingrate控制。我将shadingrate的概念由eyeray推广到各种光线类型，reflectedray,refractedray,shadowray,finalgatherray等都有各自的shadingrate，且规定它们的shadingrate均不小于eyeray的shadingrate，这样我们为每块由细分和镶嵌生成的microgrid，匹配一系列分别对应于各种光线类型的irradiancecache（...